dbt: Incremental y CI/CD (Rendimiento y Producción)
Autor: Eduardo Martínez Agrelo
Llegamos a la cima. En el mundo del Big Data, recrear tablas de miles de millones de filas cada día es costoso e ineficiente. Para ello usamos los Modelos Incrementales.
Optimización Incremental
Configuraremos dbt para que solo procese los registros nuevos que han llegado desde la última ejecución. Esto reduce drásticamente el tiempo de procesamiento y el coste de computación en Google Cloud BigQuery.
CI/CD con GitHub Actions
El trabajo de un ingeniero de datos no termina en su ordenador local. Configuraremos un flujo de integración continua para que, cada vez que subas código a GitHub, un servidor en la nube valide tus tests y despliegue tus modelos automáticamente. Hemos pasado de transformar datos a gestionar una plataforma de DataOps.
Conclusión: Maestro de dbt
¡Felicidades! Has completado el ciclo completo. Tienes infraestructura, datos complejos, modelos optimizados, tests de calidad y un despliegue automático. Estás listo para liderar proyectos de datos a escala global.