ReusabilidadDBT promueve un enfoque modular y permite crear fragmentos de código SQL y modelos reutilizables, facilitando el mantenimiento y la actualización de las transformaciones. Esta modularidad mejora la organización del código y reduce la redundancia, lo que resulta en flujos de datos más eficientes y fáciles de mantener.
ColaboraciónDBT fomenta la colaboración entre ingenieros y analistas al proporcionar una plataforma común para ambos roles. Los ingenieros pueden definir las transformaciones subyacentes de los datos, mientras que los analistas pueden aprovechar estas transformaciones para construir informes y análisis. Esta colaboración simplifica el flujo de trabajo y mejora el alineamiento.
Control de versionesDBT se integra con sistemas de control de versiones como Git, lo que permite tener trazabilidad de todas las modificaciones a lo largo del tiempo. Además, DBT genera automáticamente documentación para los modelos de datos y las transformaciones, lo que facilita el mantenimiento posterior.
TestingDBT facilita la creación de tests automáticos que comprueban la calidad de las datos, su integridad y precisión, además de otros criterios. Esto ayuda a detectar errores en el proceso de desarrollo y asegura que los datos cumplen con los estándares de calidad deseados.
EscalabilidadEl enfoque modular y la automatización de DBT ayudan a escalar eficientemente las transformaciones de datos a medida que el volúmen crece. Los ingenieros pueden centrarse en desarrollar la lógica de las transformaciones, y DBT se encargará de su orquestación y escalabilidad.
Datos no estructuradosDBT está diseñado para transformaciones basadas en SQL. Si estás trabajando con datos no estructurados como texto, imágenes, audio u otras formas no tabulares, dbt no es la herramienta más adecuada. Los datos no estructurados a menudo requieren métodos diferentes de procesamiento y análisis, como Apache Spark.
Datos en tiempo realDBT está diseñado principalmente para el procesamiento de datos por lotes o batch. Si tu caso de uso requiere procesamiento de datos en tiempo real, existen otras herramientas como Apache Kafka que son más apropiadas.
Lógica de transformaciónDBT está diseñado para simplificar y reutilizar patrones comunes de transformación de datos. Si tu caso de uso requiere cálculos altamente complejos, es preferible seguir un enfoque más flexible utilizando frameworks como Apache Spark.