DBT: La herramienta para trabajar con datos

¿Qué es DBT?

DBT (Data Build Tool) es una herramienta que permite transformar datos directamente en el almacén de datos (data warehouse) utilizando SQL. Está diseñada para que los analistas de datos puedan crear modelos de transformación de forma modular, documentada y testeada, aplicando buenas prácticas de ingeniería de software.

¿Para qué sirve DBT?

DBT se utiliza para:

• Crear modelos de datos limpios y reutilizables.
• Documentar cada transformación de forma clara.
• Ejecutar pruebas automáticas que validan la calidad de los datos.
• Visualizar el linaje de los datos entre modelos.
• Automatizar la ejecución de transformaciones en entornos de desarrollo y producción.

¿Cómo funciona DBT?

DBT se basa en SQL y Jinja (un motor de plantillas). Los usuarios escriben modelos en SQL que se ejecutan sobre el data warehouse. Cada modelo representa una transformación, y DBT se encarga de compilar, ejecutar, testear y documentar esos modelos.

Componentes principales

• Modelos: Archivos .sql que definen transformaciones.
• Tests: Validaciones que aseguran la integridad de los datos.
• Macros: Funciones reutilizables escritas en Jinja.
• Seeds: Archivos CSV que se cargan como tablas.
• Snapshots: Capturas históricas de datos para análisis temporal.
• Docs: Documentación generada automáticamente.

Ventajas de usar DBT

• Modularidad en el desarrollo de modelos.
• Control de versiones con Git.
• Integración con herramientas como Airflow, dbt Cloud, y CI/CD.
• Mejora la colaboración entre equipos de datos.
• Facilita la auditoría y trazabilidad de los datos.

Buenas prácticas

• Nombrar los modelos de forma clara y consistente.
• Documentar cada modelo y columna.
• Aplicar tests de unicidad, no nulos y relaciones.
• Usar macros para evitar duplicación de código.
• Mantener una estructura de carpetas organizada.