ObjetivoConvertir contratos de datos en pruebas automáticas. ExplicaciónLos tests genéricos cubren patrones como unique/not_null/relationships/accepted_values. Un test singular es un SELECT que devuelve filas inválidas; cero filas significa éxito. dbt aporta valor cuando las transformaciones dejan…
ObjetivoEntender el DAG y separar origen de modelos. Explicaciónsource() representa tablas externas gestionadas fuera de dbt; ref() representa modelos de tu proyecto. ref construye dependencias y permite que dbt resuelva nombres por entorno. dbt aporta…
ObjetivoCombinar ingesta, validación, carga y transformación con estados claros. ExplicaciónUn pipeline productivo necesita entradas definidas, pasos reejecutables, logs, tests y una salida verificable. Separa extracción de transformación para poder aislar fallos. Los pipelines reales fallan,…
ObjetivoEvitar que datos inválidos contaminen modelos sin perder evidencia. ExplicaciónNo todos los errores deben detener todo el pipeline. Puedes separar registros inválidos en quarantine con motivo, mientras errores estructurales graves sí fallan la carga. Registra…
ObjetivoAplicar inserts y updates sin duplicar claves. ExplicaciónMERGE compara origen y destino por una clave. WHEN MATCHED actualiza; WHEN NOT MATCHED inserta. La fuente debe estar deduplicada por la clave elegida antes del MERGE. Los…