dbt Reseñas y Detalles del Producto

dbt es una herramienta potente con mucho por explorar. El linaje de datos es fantástico, donde puedes ver fácilmente si un pequeño cambio rompe un modelo aguas abajo. Las pruebas están integradas en él, que usamos mucho, especialmente las personalizadas. Los macros son recursos útiles y fantásticos para controlar pruebas, funciones, comportamiento del entorno, etc. Construir nuevos modelos es fácil porque el analista solo necesita conocimiento de SQL (y un poco de dbt, pero como cualquier herramienta). Finalmente, me encanta el espíritu de la comunidad de dbt, la excelente documentación y cómo dbt se mejora continuamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sin embargo, me preocupa la escalabilidad de usar un solo repositorio. Éramos dos cuando comenzamos a usar dbt, pero ahora somos más de 10 y esto se refleja en los tiempos de ejecución, la gestión de lanzamientos y CI/CD. Nos encantaría ver un poco más de apoyo en esto.

Otra cosa es el sistema de alertas, podemos configurar pruebas como advertencias, pero necesitas entrar en dbt cloud a propósito y ver las alertas dentro del trabajo. Estamos construyendo alertas desde cero porque esto no funciona para nosotros.

Por último, fue difícil para mí al principio adaptarme del "viejo" stack de datos, pero ahora estoy 100% convertido a dbt. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

dbt ofrece a los equipos de datos la capacidad de versionar su código SQL, ejecutar ese código tan a menudo como deseen, mantener diferentes entornos y apoyar a múltiples usuarios en paralelo. Todo lo cual requiere apenas algún pensamiento del usuario. Todas estas funciones solían ser piezas importantes de mi trabajo diario y con dbt, son simplemente recuerdos de cuando configuré el producto. Es maravilloso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una vez que comienzas a adentrarte en algunas de las funcionalidades avanzadas de dbt, puedes encontrarte en lo que se siente como tierra inexplorada. Es un producto de código abierto, por lo que tu propia creatividad es tu único límite. Sin embargo, en esas situaciones, encontrar ejemplos de sintaxis para cualquier cosa que no sea una función principal de dbt va a ser extremadamente desafiante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los tiempos de desarrollo rápidos y la facilidad de uso son mis dos cualidades favoritas de dbt. Permite a nuestro equipo construir y probar nuevos modelos de SQL muy rápidamente, e incluso los miembros del equipo con menos experiencia y conocimientos básicos de SQL pueden contribuir. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Con modelos grandes y complejos, el seguimiento del linaje de columnas puede ser complicado. Especialmente cuando los campos pasan por muchas capas de transformaciones, identificar dónde surgen ciertos problemas de calidad de datos puede ser un desafío. Me doy cuenta de que este no es un problema fácil de resolver, pero el linaje a nivel de columna sería muy útil para acelerar este proceso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

dbt nos ha permitido remodelar literalmente un almacén de datos desde cero en cuestión de meses. Todas las complejidades de manejar dependencias de programación, linaje, modelos incrementales, instantáneas y pruebas robustas y exhaustivas han sido abstraídas, liberándonos para centrarnos en el trabajo de modelado y diseño. Si hubiéramos construido todo esto nosotros mismos, habría sido un proyecto de años. dbt también ha capacitado a nuestros analistas para construir productos de datos sin la necesidad de ingenieros de BI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La principal desventaja que todos hemos llegado a experimentar es que una vez que has trabajado con dbt, nunca querrás trabajar en un entorno que no transforme sus datos con dbt. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He sido un profesional de análisis trabajando en bases de datos durante los últimos 10 años. dbt resuelve una gran cantidad de los problemas que he encontrado al desplegar código (ya sea análisis repetidos, informes o reglas clínicas) de una manera escalable y repetible. dbt maneja el procesamiento repetible y proporciona documentación fácil de consumir para compartir con otros, de modo que no tengo que replicar la lógica en artefactos de documentación separados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Debido a su juventud, muchas características de gran valor se distribuyen como paquetes adicionales. Requiere un compromiso significativo para entender el panorama de los complementos comúnmente utilizados que son omnipresentes en toda la comunidad. ¡Esperando que más funcionalidades de gran valor se integren en el software principal! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La mejor parte de DBT es el poder que viene con su facilidad de uso. Una vez que experimentas un poco con DBT y lo dominas, puede hacer todo tipo de trucos geniales con solo una declaración SELECT y un poco de Jinja. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La única debilidad de DBT en este momento es que encuentro que los ejemplos en la documentación son un poco simplistas, no cubren todas las opciones como lo harían los ejemplos en una página de ayuda de Microsoft. Afortunadamente, para casos de uso más complicados, puedes obtener ayuda en su comunidad de Slack, que es bastante animada y útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

DBT nos permite transformar nuestros datos de una manera que es fácil de aprender (con un conocimiento de SQL), fácilmente ajustable e increíblemente poderosa. Cada conjunto de datos que es utilizado por un usuario de negocios en nuestra empresa pasa por DBT de una forma u otra, algunos tan simples como limpiar algunos campos y nombres, y otros a través de algoritmos complejos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El estilo de código primero puede ser un poco intimidante de enseñar a personas nuevas que nunca han visto una herramienta como esta antes o no conocen SQL. Creo que la inversión en enseñar SQL/DBT vale mucho la pena por el valor proporcionado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

dbt fue fácil de integrar en nuestro stack y comenzó a agregar valor de inmediato. dbt ha mejorado nuestra práctica de datos y ayuda a garantizar que estamos entregando tablas confiables, consistentes y precisas a nuestros interesados. Permite la repetibilidad para que los interesados no necesiten saber SQL para usar una tabla útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si tienes múltiples proyectos en tu almacén de datos (BigQuery) en nuestro caso, tienes que configurar dbt para cada uno. Sería ideal si, dentro de BQ, pudiéramos consolidar proyectos de alguna manera, aunque dadas las permisos de seguridad, potencialmente no sea posible o práctico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo más útil es cómo dbt organiza las dependencias por ti. Usando referencias en tus modelos, puedes saber de inmediato si un cambio en el nombre de una columna ha causado un problema aguas abajo. El gráfico DAG es fantástico, particularmente en el IDE de dbtCloud ya que se actualiza inmediatamente. Agregar pruebas básicas es fácil, lo que lleva a niveles aumentados de confianza. Sé que puedo ejecutar y volver a ejecutar cosas sin causar problemas. Si las pruebas pasan, estamos listos para continuar. Las pruebas de frescura ayudan a asegurarse de que nada se ejecute si los datos aguas arriba no están presentes. Esto nos ha ayudado considerablemente recientemente. Y las exposiciones, vinculando a informes externos que usan los datos, son realmente útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creando un trabajo en la interfaz de dbtCloud y configurándolo por defecto a un horario por hora. Solo hemos tenido un pequeño contratiempo, pero eso podría ser costoso con BigQuery. A menos que me haya perdido una configuración, eso debería estar desactivado por defecto.

No uso el IDE web. Preferencia personal, no quiero cambiar de editor. Pero el gráfico de linaje es increíble, y ver el compilado junto al editor es una gran característica. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

DBT resuelve los problemas más fundamentales y urgentes que enfrenta un equipo de ingeniería de datos ágil a pequeña escala. En particular, te da la capacidad de tomar el control de tu almacén de datos, decides, gestionas, desarrollas, pruebas, despliegas los pasos de principio a fin del almacén, independientemente de la tecnología que utilices. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cómo escala con la complejidad, el tamaño y la madurez de la empresa. Me cuesta ver cómo esto progresará hacia soluciones a nivel empresarial, pero podría sorprenderme. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.