Graças ao dbt, não preciso mais depender da equipe de engenharia para gerenciar e transformar os dados SQL dentro do nosso armazém. É o primeiro passo para mim na organização, teste e documentação de todos os nossos modelos de dados. Aprecio que todas essas informações estejam em um só lugar no controle de versão. Posso rastrear todas as alterações feitas e os detalhes em torno de cada uma. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Solucionar problemas de dependências complexas e erros de compilação pode ser uma tarefa assustadora. Há ocasiões em que um modelo falha e não está claro qual mudança a montante pode ser a causa. Embora a documentação seja muito boa, descobri que explorar um tópico no Stack Overflow ou no Slack é a resposta para alguns dos problemas mais obscuros. Também acho a visualização de linhagem no dbt Cloud complicada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Todos os dias eu uso o dbt para converter dados brutos para que estejam prontos para análise e aprecio especialmente que tudo envolva apenas SQL e controle de versão—sem mais scripts bagunçados. Eu gosto da sensação de escrever consultas simples e, ao mesmo tempo, aprecio a modularidade extra e a documentação automática. Os testes e minhas transformações rodando simultaneamente me dão confiança real nos conjuntos de dados que forneço. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando se trata de dbt, a curva de aprendizado é bastante desafiadora e me levou algum tempo para descobrir como configurar as macros e organizar os modelos de maneira ordenada. A tarefa de depuração também é bastante cansativa e, como algumas das mensagens de erro carecem de clareza, acabo gastando muito tempo nos logs. Além disso, para projetos grandes, o tempo de execução pode ser bastante longo, o que pode atrapalhar o fluxo de desenvolvimento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Aprecio como esta ferramenta traz princípios de engenharia de software para o nosso processo de coleta de dados, tornando-o mais escalável, auditável e confiável. Também gosto muito da capacidade de escrever testes diretos que são executados automaticamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, lidar com transformações muito complexas ou tarefas de pré-processamento requer o uso de pacotes Python mais avançados, o que significa que muitas vezes preciso depender de soluções externas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É muito bom que o dbt nos dê a capacidade de escrever nossa lógica de transformação como código de aplicação. O processo de integrá-lo com o Git implica que toda a nossa equipe pode contribuir para os modelos de dados e acompanhar as mudanças sem complicações, além de reverter alterações também. Até mesmo a separação do ambiente de desenvolvimento e produção desde o início é uma vantagem tremenda, para que possamos garantir que estamos testando novas coisas sem necessariamente influenciar os relatórios ao vivo. Por fim, o processo de geração de documentação automatizada tornou os modelos de dados tão simples de compreender, até mesmo para os usuários de negócios, sem nunca precisar tocar em um SQL. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração inicial do dbt pode ser um pouco complicada às vezes, especialmente com uma mistura de sistemas operacionais e conexões de banco de dados locais. Ele também não possui seu próprio agendador, então ainda precisaremos de uma ferramenta de orquestração externa para executar nossos pipelines de dados. A modelagem mais avançada com Jinja e macros mostrou-se mais complicada para nossa equipe aprender do que o SQL mais simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gostei de como isso mudou completamente a maneira como minha equipe e eu interagimos com as informações. Com o DBT, sei que nossos clientes, as métricas de uso são precisas e consistentes, e é fantástico porque prioriza a funcionalidade para validar nossas hipóteses de produto. Adorei o DBT porque se baseia em dados confiáveis para tomar decisões. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para membros da equipe que não estão familiarizados com os fluxos de trabalho de engenharia, fazer isso pode ser desafiador. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que mais gostei foi poder transformar modelos, o que é fácil com o DBT porque tem sido extremamente bom e útil, com documentação compreensível, e acelera o tempo de desenvolvimento. A documentação é interativa, gerenciada e essencial. Funciona bem agora. Gosto da maioria de suas funcionalidades. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O único problema que tive há algum tempo foi que recebemos um erro sem código de erro, o que foi difícil de solucionar porque não era muito informativo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É barato usar o serviço em nuvem do DBT. O próprio DBT é gratuito para um ambiente auto-hospedado. Muito fácil de configurar para desenvolvimento/teste local. Bastante intuitivo de usar. Flexibilidade de macros, funções, Jinja, etc. Facilmente integrável com Snowflake, Clickhouse, Postgres, etc. Nunca precisei entrar em contato com o suporte ao cliente do DBT nem uma vez nos mais de 5 anos em que o estou usando. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gostaria que mais sintaxe Jinja fosse suportada (como Ansible). Também gostaria que mais funcionalidades fossem padrão no produto (por exemplo, esquemas YAML gerados automaticamente). Eu estava realmente empolgado com a funcionalidade de camada semântica que o DBT lançou, mas parece que o produto final foi uma decepção e não possui algumas das funcionalidades que outras camadas têm, como agregados simétricos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de simplificar a transformação dos dados e aproveitar o SQL e Python no DBT, além de suas habilidades serem ideais para nossas necessidades. Finalmente, gostei que fosse relativamente econômico em comparação com outras ferramentas similares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O negativo para mim é que, às vezes, o processo de desenvolvimento analítico pode desacelerar um pouco. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que tenha capacidades de detecção de erros e ofereça uma ampla gama de conexões. Facilita a sincronização de dados analíticos e possui uma interface de usuário simples que torna a gestão de dados fácil. Consegui navegar facilmente pelas páginas usando o painel lateral. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estou satisfeito com a plataforma, ainda não encontrei nenhum problema. A equipe tem sido excelente conosco, eles desenvolveram uma ferramenta de gestão impressionante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A lógica de transformação de dados pode ser expressa em SQL

Os dados podem ser transformados em lote

Fácil de usar, possui muitos bons recursos semelhantes aos da aplicação web Django Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é possível unir múltiplos tipos de banco de dados. Ou seja, combinar dois bancos de dados como Oracle e MySQL.

É necessário um cluster persistente para executar as instruções SQL.

Como o Presto/Hive, não pode ser conectado diretamente ao BI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.