Ingenieros de analítica dbt y expertos en modelado de datos

Digiventi proporciona ingenieros de analítica dbt y especialistas en modelado de datos que se incorporan a tu equipo para resolver discrepancias entre informes y crear modelos reutilizables en el almacén de datos.

• Modelado dimensional: Definen la granularidad de las tablas de hechos y las dimensiones según los procesos de negocio, con tratamiento explícito de cambios históricos y registros duplicados.
• Definición de métricas: Traducen las reglas acordadas con negocio a modelos SQL compartidos o a definiciones en dbt Semantic Layer, cuando corresponde.

Rastrean las discrepancias hasta los datos de origen y documentan los supuestos para validar los cambios con criterios acordados.

Sustituye consultas SQL duplicadas por proyectos dbt que puedan mantenerse. Los ingenieros desarrollan modelos de preparación e intermedios. Después crean modelos para informes según los requisitos acordados. Trabajan con dbt Core o dbt Cloud sobre almacenes como Snowflake y BigQuery.

Para migrar procedimientos almacenados o scripts SQL programados, identifican dependencias y separan la lógica reutilizable. Las consultas de conciliación comparan resultados con la granularidad acordada; los modelos incrementales y las instantáneas responden al volumen de procesamiento y a las necesidades de información histórica.

Incorpora controles donde los datos incorrectos o los cambios SQL sin revisar ponen en riesgo los informes. Los ingenieros dbt configuran comprobaciones de actualización de las fuentes y pruebas de modelos, como integridad de relaciones y valores admitidos.

• Pruebas de datos personalizadas: Comprueban totales de conciliación y excepciones de negocio que las pruebas estándar de esquema no cubren.
• Validación de solicitudes de cambio: Configuran tareas de integración continua con selección por estado de dbt y esquemas aislados para comprobar modelos modificados antes de integrarlos.

También definen contratos de modelos cuando los sistemas consumidores necesitan requisitos explícitos de esquema.

Mantén los proyectos dbt existentes conforme cambian los volúmenes de datos y los requisitos de los informes. Un especialista investiga ejecuciones fallidas y resultados incorrectos, siguiendo las dependencias hasta la fuente afectada o la lógica SQL responsable.

Para identificar modelos costosos, analiza los planes de consulta del almacén y los resultados de ejecución de dbt. Revisa estrategias incrementales y materializaciones, y valida los ajustes frente a los resultados esperados. El soporte continuo también cubre actualizaciones de paquetes y cambios de orquestación, con pruebas de regresión sobre los informes dependientes.