dbt: Marts y Materializaciones (Modelado de Negocio)

Autor: Eduardo Martínez Agrelo

Una vez que nuestros datos están limpios en Staging, es hora de darles valor. En dbt, la capa de Marts es donde ocurre el modelado dimensional, transformando datos técnicos en métricas de negocio como ingresos, pedidos y comportamiento de clientes.

Vistas vs. Tablas (Materializaciones)

dbt abstrae el DDL (Data Definition Language). Tú decides cómo quieres que dbt guarde el resultado en BigQuery:

• View: No ocupa espacio, pero recalcula los datos cada vez que se consulta. Ideal para capas intermedias.
• Table: Los datos se escriben físicamente. Es más rápido para el usuario final pero consume almacenamiento.

Hechos y Dimensiones

En este laboratorio cruzaremos nuestras tablas de pedidos y clientes para crear una Fact Table (fct_orders). Aprenderemos a centralizar los cálculos de negocio para que "Ventas Totales" signifique lo mismo para el equipo de Marketing que para el de Finanzas.

Conclusión: Datos listos para BI

Ahora tienes una estructura clara de tablas listas para ser consumidas por herramientas como Looker o Tableau. Sin embargo, ¿cómo sabemos si los datos son correctos? En el próximo laboratorio implementaremos tests automáticos.