Что такое DBT и зачем он нужен аналитикам

Коротко о видео

Автор показывает dbt как слой управляемых SQL-преобразований поверх хранилища: модели связываются зависимостями, документируются и собираются в нужной последовательности. На рабочем примере объясняются материализации, структура проекта и семантический слой, который отделяет определения метрик от отдельных дашбордов.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Разбивайте большой запрос на модели и задавайте ссылки между ними, чтобы dbt построил граф зависимостей и порядок выполнения.
• Incremental-материализация добавляет новые данные к уже созданной таблице и не заставляет каждый раз пересчитывать всю историю.
• Начать практику автор предлагает с собственного dbt-проекта: создать модель, запустить её и посмотреть доступные в проекте тесты.