dbt: Simplificando el modelado de datos con SQL

Raúl Vázquez

Hace ya un tiempo que los datos están en el centro de las organizaciones, por ello las herramientas que utilizamos para gestionarlos y transformarlos son más importantes que nunca. Hoy os hablaremos de dbt (Data Build Tool), una herramienta que está revolucionando la ingeniería de datos.

¿Qué es dbt?

dbt es una herramienta open source diseñada para facilitar el modelado y la transformación de datos mediante SQL. Permite construir workflows de transformación de datos de manera sencilla y organizada. Utilizando consultas SQL y funciones de referencia como ref(), dbt establece relaciones entre diferentes elementos de la base de datos, como tablas y vistas, simplificando la gestión de dependencias y el orden de ejecución. 

Al escribir tus transformaciones en SQL, dbt se encarga de “compilar” y ejecutar las consultas necesarias, automatizando la creación y mantenimiento de pipelines de datos sin necesidad de código repetitivo. Esto hace que el proceso de transformación de datos sea más accesible, eficiente y fácil de mantener.

¿Por qué dbt es mejor que otras soluciones?

• Control de versiones integrado: dbt se integra nativamente con Git, facilitando la colaboración en equipo y el seguimiento detallado de cambios. 
• Sencillez e intuición: No es necesario aprender nuevos lenguajes de programación como Scala o R; si dominas SQL, estás listo para empezar. Además, puedes utilizar sintaxis similar a Python mediante plantillas Jinja para complementar tus transformaciones.
• Documentación automatizada: dbt genera automáticamente documentación de tus transformaciones y muestra el linaje de los datos utilizando metadatos especificados en archivos YAML. 
• Amplia compatibilidad: Funciona en los principales entornos cloud como Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics y más. También es compatible con bases de datos de código abierto como MySQL y PostgreSQL.
• Pruebas integradas: dbt enfatiza la importancia de la calidad de los datos, permitiendo ejecutar pruebas estandarizadas antes de cada ejecución de pipeline. 

Algunas consideraciones

Aunque dbt es una herramienta increíble, no es perfecta. No puede funcionar como un almacén de datos independiente; requiere un almacén de datos o base de datos separado para el almacenamiento y procesamiento de consultas. Además, puede presentar una curva de aprendizaje para quienes son nuevos en la plataforma aunque es cierto que la comunidad y documentación te ayudarán con esto.

Conclusión

dbt está incorporando las mejores prácticas de ingeniería de datos en el ámbito de los datos al repensar la infraestructura tradicional y automatizar tareas tediosas que consumen mucho tiempo. dbt ofrece una forma más clara y eficiente de construir pipelines de datos reutilizables y permite a los equipos centrarse en aportar valor en lugar de lidiar con complejidades técnicas. 

¿Qué opináis vosotros? ¿Habéis tenido experiencia con dbt o estáis considerando incorporarlo en vuestros proyectos? Me encantaría conocer vuestras opiniones y experiencias.