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Las 26 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre dbt para 2024

¡Prepárate para tu entrevista dbt! Esta guía abarca las principales preguntas, desde las más básicas hasta las más avanzadas, junto con supuestos reales. Perfecto para quien quiera refrescar sus conocimientos de dbt o para principiantes.
Actualizado 1 oct 2024  · 26 min de lectura

dbt (data build tool) se ha convertido en un marco de desarrollo muy utilizado en los modernos flujos de trabajo de ingeniería de datos y analítica. Los analistas de datos confían sobre todo en los ingenieros de datos para escribir transformaciones en SQL. Pero con dbt, pueden escribir transformaciones y tener más control sobre los datos. También permite la integración con sistemas populares de control de versiones como Git, lo que mejora la colaboración en equipo.

Si te estás preparando para un puesto en un almacén de datos, como ingeniero de datos, analista de datos o científico de datos, ¡deberías estar bien versado en preguntas básicas y avanzadas de dbt!

En este artículo, he esbozado las preguntas más frecuentes de las entrevistas para que construyas tus conceptos básicos y tus habilidades avanzadas de resolución de problemas. 

¿Qué es la dbt?

dbt es un marco de transformación de datos de código abierto que te permite transformar datos, comprobar su exactitud y hacer un seguimiento de los cambios dentro de una única plataforma. A diferencia de otras herramientas ETL (extraer, transformar, cargar), dbt sólo hace la parte de transformación (la T). 

Otras herramientas ETL extraen datos de diversas fuentes, los transforman fuera del almacén y luego los vuelven a cargar. Esto suele requerir conocimientos especializados de codificación y herramientas adicionales. Pero dbt lo facilita: permite transformaciones en el almacén utilizando sólo SQL. 

Más de 40.000 grandes empresas utilizan el dbt para racionalizar los datos, por lo que los reclutadores lo consideran una de las aptitudes más importantes para los puestos relacionados con los datos. Por tanto, si lo dominas incluso como principiante en la práctica de los datos, ¡puede abrirte muchas oportunidades profesionales!

La capa semántica dbt. Fuente de la imagen: dbt

Preguntas básicas de la entrevista dbt

El entrevistador pondrá a prueba tus conocimientos básicos al principio del proceso de entrevista. Para ello, pueden hacerte algunas preguntas fundamentales como éstas:  

¿Cuáles son los usos habituales de la dbt? 

dbt reúne a un equipo de datos en una sola página, donde pueden transformar, documentar y probar sus datos. Ayuda a garantizar que los datos sean fiables y fáciles de entender. Los usos habituales de la dbt incluyen: 

  • Transformación de datos: Este es el núcleo del trabajo analítico. dbt lo gestiona todo, desde la escritura de consultas SQL hasta el mantenimiento de canalizaciones técnicas, lo que reduce el trabajo de los analistas e ingenieros de datos. 
  • Pruebas: Es esencial validar el código antes de desplegarlo. Con dbt, puedes realizar múltiples pruebas para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos. 
  • Documentación: Esto permite que otros miembros del equipo comprendan mejor los conjuntos de datos. Aquí podemos añadir una descripción de nuestro código, tablas, DAG (grafo acíclico dirigido) y pruebas que hayas realizado. 
  • Migración sin problemas: dbt facilita el traslado de modelos de datos entre plataformas. Una vez que hayamos construido el modelo, podremos migrarlos con unos ajustes mínimos de sintaxis. 

¿Es dbt un lenguaje de programación? 

No, dbt no es un lenguaje de programación. Es una herramienta que ayuda en los trabajos de transformación de datos en el almacén. Si sabes escribir SQL, puedes trabajar fácilmente con dbt. También ha empezado a admitir Python para tareas específicas. Pero en el fondo, gestiona y ejecuta transformaciones basadas en SQL. 

¿Puedes explicar cómo se compara dbt con Spark?

dbt y Spark tienen propósitos diferentes y se dirigen a distintos tipos de flujos de trabajo. He aquí una comparación de su papel en la infraestructura de datos: 

Función 

dbt 

Chispa 

Papel 

Transformaciones y modelado de datos basados en SQL 

Procesamiento y análisis de datos distribuidos 

Lengua básica 

SQL -primero, con soporte limitado de Python 

Compatible con SQL, Python, Scala, Java, R 

Gobernanza de datos 

Soporte de documentación y linaje 

Proporciona control de acceso, auditoría y linaje de datos 

Usuarios objetivo 

Usuarios de SQL, analistas y equipos sin conocimientos de ingeniería 

Ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores 

Complejidad de la transformación 

Se centra sólo en transformaciones y modelado SQL 

También puede realizar transformaciones complejas en otros idiomas

Pruebas y validación 

Tiene funciones de comprobación integradas 

Necesitas estrategias de pruebas personalizadas (unitarias y de integración) 

¿Cuáles son los retos de la dbt? 

Aunque la dbt aporta mucho valor a los equipos de datos, también puede presentar algunos retos, sobre todo cuando aumentan la escala y la complejidad. Algunos de los retos más comunes son

  • Curva de aprendizaje pronunciada: Los nuevos usuarios pueden tener dificultades con conceptos como el modelado de datos, las plantillas Jinja y la estructuración de proyectos.
  • Calidad de los datos y pruebas: Garantizar una cobertura de pruebas adecuada y mantener las pruebas en grandes proyectos puede ser complejo.
  • Problemas de escalado: Los cuellos de botella en el rendimiento pueden producirse con grandes conjuntos de datos o transformaciones complejas.
  • Gestión de dependencias: Gestionar las dependencias y solucionar los problemas del DAG a medida que crecen los proyectos puede ser todo un reto.
  • Orquestación: Integrar la dbt en flujos de trabajo más amplios puede ser complicado, especialmente con la programación personalizada.
  • Documentación: Mantener al día la documentación y las pruebas de los modelos puede llevar mucho tiempo.
  • Limitaciones específicas de la base de datos: Las distintas plataformas de datos pueden tener compatibilidad y características diferentes.
  • Transición desde herramientas heredadas: Adaptar los flujos de trabajo de las herramientas ETL heredadas puede ser difícil.
  • Lógica empresarial compleja: Manejar la lógica avanzada dentro de dbt puede requerir macros, lo que añade complejidad.

Saber cómo superar los posibles retos mencionados es algo que buscan los empresarios, así que no pases por alto la importancia de esta pregunta.

¿Cuál es la diferencia entre dbt Core y dbt Cloud?

Hay dos versiones principales de dbt:

dbt Core es la versión gratuita y de código abierto de dbt que permite a los usuarios escribir, ejecutar y gestionar localmente transformaciones basadas en SQL. Proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) para ejecutar proyectos dbt, probar modelos y crear canalizaciones de datos. Dado que es de código abierto, dbt Core requiere que los usuarios se encarguen de su propio despliegue, orquestación y configuración de la infraestructura, normalmente integrándose con herramientas como Airflow o Kubernetes para la automatización.

dbt Cloud, por otra parte, es un servicio gestionado proporcionado por los creadores de dbt (Fishtown Analytics). Ofrece todas las capacidades de dbt Core, junto con funciones adicionales como una interfaz basada en web, programación integrada, gestión de trabajos y herramientas de colaboración. dbt Cloud también incluye built-in CI/CD (integración y despliegue continuos) funciones, acceso a API y cumplimiento de seguridad mejorado como SOC 2 e HIPAA para organizaciones con necesidades de seguridad más rigurosas.

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Preguntas de la entrevista de dbt intermedio 

Ahora que hemos cubierto las preguntas básicas de dbt, he aquí algunas preguntas de dbt de nivel intermedio. Se centran en aspectos y conceptos técnicos concretos.

¿Qué son las fuentes en dbt? 

En dbt, las fuentes son las tablas de datos brutos. No escribimos directamente consultas SQL en esas tablas sin procesar: especificamos el esquema y el nombre de la tabla y las definimos como fuentes. Esto facilita la referencia a los objetos de datos en las tablas.  

Imagina que tienes una tabla de datos brutos en tu base de datos llamada orders en el esquema sales. En lugar de consultar esta tabla directamente, la definirías como fuente en dbt de la siguiente manera:

Define la fuente en tu archivo sources.yml:

version: 2

sources:
  - name: sales
    tables:
      - name: orders

Utiliza la fuente en tus modelos dbt:

Una vez definida, puedes hacer referencia a la tabla orders sin procesar en tus transformaciones de la siguiente manera:

SELECT *
FROM {{ source('sales', 'orders') }}

Este enfoque abstrae la definición bruta de la tabla, lo que facilita su gestión y garantiza que, si cambia la estructura subyacente de la tabla, puedas actualizarla en un solo lugar (la definición de origen) en lugar de en cada consulta.

Ventajas de utilizar fuentes en dbt:

  • Organización: Las fuentes organizan tus datos brutos y facilitan su gestión dentro de un proyecto.
  • Abstracción: Abstraes los detalles del esquema, reduciendo los errores y aumentando la flexibilidad.
  • Documentación: Definir las fuentes ayuda a crear una mejor documentación para tus entradas de datos brutos.

¿Qué es un modelo dbt?

Un modelo dbt es esencialmente un archivo SQL o Python que define la lógica de transformación de los datos brutos. En dbt, los modelos son el componente central donde escribes tus transformaciones, ya sean agregaciones, uniones o cualquier tipo de manipulación de datos.

  • Los modelos SQL en dbt utilizan sentencias SELECT para definir transformaciones y se guardan como archivos .sql.
  • Los modelos de Python, introducidos con la compatibilidad de dbt con Python, se guardan como archivos .py y te permiten utilizar bibliotecas de Python como pandas para manipular los datos.

Ejemplo de modelo SQL:

Un modelo SQL transforma los datos brutos mediante consultas SQL. Por ejemplo, para crear un resumen de pedidos a partir de una tabla orders:

--orders_summary.sql
WITH orders_cte AS (
    SELECT
        customer_id,
        COUNT(order_id) AS total_orders,
        SUM(order_amount) AS total_revenue
    FROM {{ ref('orders') }}
    GROUP BY customer_id
)

SELECT *
FROM orders_cte

En este ejemplo:

  • El modelo orders_summary.sql crea un resumen del total de pedidos e ingresos de cada cliente utilizando SQL.
  • El modelo hace referencia a la tabla orders (ya definida como modelo dbt o fuente).

Ejemplo de modelo en Python:

Un modelo Python manipula los datos brutos mediante código Python. Puede ser especialmente útil para la lógica compleja que podría ser engorrosa en SQL.

# orders_summary.py
import pandas as pd

def model(dbt, session):
    # Load the source data
    orders = dbt.ref("orders").to_pandas()

    # Perform transformations using pandas
    orders_summary = orders.groupby('customer_id').agg(
        total_orders=('order_id', 'count'),
        total_revenue=('order_amount', 'sum')
    ).reset_index()

    return orders_summary

En este ejemplo:

  • El modelo de Python utiliza pandas para transformar los datos agrupando los pedidos por cliente y calculando el número total de pedidos y los ingresos.
  • El resultado se devuelve como un DataFrame, que dbt puede integrar en su pipeline.

¿Cómo crearías un modelo dbt? 

A continuación te explicamos cómo crear un modelo dbt: 

  • Crea un directorio bajo lacarpeta models en el proyecto dbt .
  • Añade un nuevo archivo de texto con extensión .sql dentro del directorio (o .py si se trata de un modelo Python).
  • Ahora, escribe una consulta SQL o un código para transformar los datos brutos. 
  • Ejecuta elcomando dbt run para aplicar la transformación y crear el modelo.

¿Cómo gestiona dbt las dependencias entre modelos?

dbt gestiona las dependencias entre modelos mediante la función ref(), que crea una clara cadena de dependencias entre modelos .

Cuando defines una transformación en dbt, en lugar de hacer referencia directa a las tablas de tu almacén, haces referencia a otros modelos dbt utilizando la función ref(). Esto garantiza que dbt construya los modelos en el orden correcto, identificando qué modelos dependen de otros.

Por ejemplo, si tienes un modelo orders_summary que depende del modelo orders, lo definirías así:

WITH orders AS (
    SELECT * FROM {{ ref('orders') }}
)
SELECT
    customer_id,
    COUNT(order_id) AS total_orders,
    SUM(order_amount) AS total_revenue
FROM orders
GROUP BY customer_id

En este ejemplo, la función {{ ref('orders') }} garantiza que el modelo orders se construya antes que orders_summary, ya que orders_summary se basa en los datosdel modelo orders .

¿Qué son las macros en dbt y cómo puedes ejecutarlas? 

Las macros en dbt son bloques reutilizables de código SQL escritos utilizando el motor de plantillas Jinja. Te permiten automatizar tareas repetitivas, abstraer lógica compleja y reutilizar código SQL en varios modelos, haciendo que tu proyecto dbt sea más eficiente y mantenible. 

Las macros pueden definirse en archivos .sql dentro del directorio macros de tu proyecto dbt.

Las macros son especialmente útiles cuando necesitas realizar transformaciones similares en varios modelos o necesitas una lógica específica para cada entorno, como utilizar esquemas diferentes o modificar los formatos de fecha en función de los entornos de despliegue (por ejemplo, desarrollo, preparación o producción).

Ejemplo de creación de macros:

  • Macro de formato de fecha: Puedes crear una macro para estandarizar el formato de fecha en todos los modelos. En lugar de repetir la lógica del formato de fecha, puedes crear una macro como ésta:
-- macros/date_format.sql
{% macro format_date(column) %}
FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d', {{ column }})
{% endmacro %}

Utilización en un modelo:

SELECT
    customer_id,
    {{ format_date('order_date') }} AS formatted_order_date
FROM {{ ref('orders') }}

En este ejemplo, la macro format_date se utiliza para normalizar el formato de la columna order_date en cualquier modelo en el que se llame.

  • Macro de nombre de esquema personalizado: Esta macro cambia dinámicamente los nombres de los esquemas en función del entorno (por ejemplo, desarrollo o producción). Esto ayuda a gestionar los entornos sin cambiar manualmente los nombres de los esquemas.
-- macros/custom_schema.sql
{% macro custom_schema_name() %}
{% if target.name == 'prod' %}
'production_schema'
{% else %}
'dev_schema'
{% endif %}
{% endmacro %}

Utilización en un modelo:

SELECT *
FROM {{ custom_schema_name() }}.orders

Aquí, la macro comprueba si el entorno (target.name) es "prod" y devuelve el nombre correcto del esquema basándose en ello.

Cómo ejecutar macros:

Las macros no se ejecutan directamente como los modelos SQL. En lugar de eso, se hace referencia a ellas en tus modelos u otras macros y se ejecutan cuando se ejecuta el proyecto dbt. Por ejemplo, si utilizas una macro dentro de un modelo, la macro se ejecutará cuando ejecutes el comando dbt run.

  • Llamar a una macro dentro de un modelo: Cuando incluyes una macro en un modelo SQL, la macro se ejecuta durante la ejecución del modelo.
  • Ejecutar macros manualmente: También puedes ejecutar ciertas macros manualmente llamándolas con el comando dbt run-operation. Se suele utilizar para tareas puntuales, como sembrar datos o realizar operaciones de mantenimiento.

¿Cuáles son los dos tipos de pruebas en dbt? 

Las pruebas singulares y las pruebas genéricas son los dos tipos de pruebas de dbt: 

  • Las pruebas singulares se centran en condiciones específicas de un modelo dbt. Si la condición de prueba falla, devolverá las filas.

Ejemplo: Digamos que quieres asegurarte de que ninguna orden tiene un order_amount negativo. Puedes escribir una prueba singular en el directorio tests de la siguiente manera:

-- tests/no_negative_order_amount.sql
SELECT *
FROM {{ ref('orders') }}
WHERE order_amount < 0

Si esta prueba falla, dbt devolverá todas las filas de la tabla orders en las que order_amount sea negativo.

  • Las pruebas genéricas son pruebas predefinidas que aceptan argumentos. Se dividen a su vez en los siguientes tipos: 

Pruebas genéricas 

Definición 

Único 

Comprueba si hay valores únicos en la columna.

No nulo

Comprueba si hay algún campo vacío. 

Valores disponibles

Verifica que los valores de las columnas coinciden con una lista de valores esperados para mantener la normalización.

Relaciones 

Comprueba la integridad referencial entre tablas para eliminar cualquier dato incoherente. 

Ejemplo: Puedes aplicar fácilmente una prueba genérica para asegurarte de que customer_id en la tabla customers es única y no nula definiéndola en tu archivo schema.yml:

version: 2

models:
  - name: customers
    columns:
      - name: customer_id
        tests:
          - unique
          - not_null

En este ejemplo:

  • La prueba única comprueba que cada customer_id de la tabla customers es único.
  • La prueba not_null comprueba que no falte ningún valor de customer_id o que sea nulo.

Preguntas avanzadas de la entrevista dbt 

A medida que avances, es posible que te encuentres con escenarios más complejos y conceptos avanzados. Así que aquí tienes unas cuantas preguntas desafiantes para la entrevista que te ayudarán a calibrar tus conocimientos y a prepararte para puestos de ingeniería de datos de nivel superior.

¿Cómo puedes hacer modelos incrementales en dbt, y cuándo los utilizarías?

Los modelos incrementales en dbt se utilizan para procesar sólo los datos nuevos o modificados, en lugar de reprocesar cada vez todo el conjunto de datos. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos en los que reconstruir todo el modelo desde cero llevaría mucho tiempo y consumiría muchos recursos.

Un modelo incremental permite a dbt añadir sólo datos nuevos (o actualizar datos modificados) en función de una condición, normalmente una columna de fecha y hora (como updated_at ).

Cómo crear un modelo incremental:

1. Define el modelo como incremental especificándolo en la configuración del modelo:

{{ config(
    materialized='incremental',
    unique_key='id'  -- or another unique column
) }}

2. Utiliza la función is_incremental() para filtrar las filas nuevas o modificadas:

SELECT *
FROM source_table
{% if is_incremental() %}
WHERE updated_at > (SELECT MAX(updated_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

3. Cuando dbt ejecute este modelo por primera vez, procesará todos los datos. En las ejecuciones posteriores, sólo procesará las filas en las que updated_at sea mayor que el valor más reciente ya existente en el modelo.

Cuándo utilizar modelos incrementales:

  • Grandes conjuntos de datos: Cuando tienes una tabla grande con millones o miles de millones de filas, reconstruir toda la tabla en cada ejecución sería ineficaz.
  • Actualizaciones frecuentes: Si tu almacén de datos recibe actualizaciones frecuentes o nuevos datos, pero no necesitas reprocesar todo el conjunto de datos, los modelos incrementales pueden reducir significativamente el tiempo de procesamiento.
  • Flujo de datos: En los casos en que los datos fluyen o se actualizan con regularidad, los modelos incrementales ayudan a mantener las transformaciones al día sin tener que volver a ejecutarlo todo.

¿Cómo utilizas Jinja para mejorar tu código SQL?

Jinja hace que nuestro código SQL sea más flexible. Con Jinja, podemos definir plantillas reutilizables para patrones SQL comunes. Y como los requisitos cambian constantemente, podemos utilizar las sentencias if de Jinja para ajustar nuestras consultas SQL en función de las condiciones. Hacerlo así suele mejorar el código SQL al descomponer la lógica compleja, lo que facilita su comprensión. 

Por ejemplo, si quieres convertir el formato de fecha de "AAAA-MM-DD" a "MM/DD/AAAA", aquí tienes un ejemplo de macro dbt para ello, que vimos en una pregunta anterior:

{% macro change_date_format(column_name) %}

  to_char({{ column_name }}::date, 'MM/DD/YYYY')

{% endmacro %}

En este ejemplo de código, {{ column_name }} es donde Jinja inserta el nombre real de la columna cuando utilizas la macro. Se sustituirá por el nombre real de la columna durante el tiempo de ejecución. Como hemos visto en ejemplos anteriores, Jinja utiliza {{ }} para mostrar dónde se producirá la sustitución.

¿Cómo crearías una materialización personalizada en dbt? 

He aquí cómo crear una materialización personalizada en dbt: 

  • Crea el archivo SQL para la materialización personalizada. 
  • A continuación, define una macro de materialización como materialization_name
{% materialization materialization_name, default -%}
  • Utiliza las macros predefinidas de dbt adapter.get_relation para configurar la tabla de destino. Aquí es donde se cargarán los datos. 
  • Ahora, define y ejecuta los comandos SQL para crear y cargar datos en las tablas: 
{% set sql %}
    SELECT * FROM {{ ref('your_source_table') }}
    WHERE your_conditions = true
{% endset %}
{{ adapter.execute(sql) }}
  • Al final, devuelve la relación de destino para actualizar la caché de dbt y optimizar la ejecución de la consulta. 
{{ return(target_relation) }}
{% endmaterialization %}

¿Cómo puedes depurar tus modelos dbt? Háblanos de dos maneras. 

Aquí tienes dos formas de depurar nuestros modelos dbt: 

1. Accede a los archivos SQL compilados en la carpeta de destino para identificar y rastrear errores.

Cuando ejecutas un proyecto dbt, dbt compila tus modelos (escritos utilizando plantillas Jinja) en consultas SQL sin procesar y las guarda en el directorio target. Este SQL compilado es exactamente lo que dbt ejecuta contra tu plataforma de datos, por lo que revisar estos archivos puede ayudarte a identificar dónde se producen los problemas:

  • Ejecuta tus modelos dbt (por ejemplo, dbt run o dbt test ).
  • Navega hasta la carpeta target/compiled/ del directorio de tu proyecto dbt.
  • Abre el archivo SQL compilado del modelo que estás depurando. El archivo contendrá el dbt SQL en bruto ejecutado, incluidas todas las transformaciones de las macros y referencias de Jinja.
  • Copia la consulta SQL compilada y ejecútala directamente en el editor SQL de tu plataforma de datos (por ejemplo, Postgres, BigQuery) para obtener mensajes de error detallados o ver el comportamiento real de la consulta.

2. Utiliza dbtPower User Extension for VS Code para revisar directamente los resultados de la consulta.

La extensión dbt Power User Extension para Visual Studio Code (VS Code) es una herramienta útil para depurar modelos dbt. Esta extensión te permite revisar y probar tus consultas directamente dentro de tu IDE, reduciendo la necesidad de cambiar entre dbt, el terminal y tu base de datos.

¿Cómo compila consultas el dbt? 

dbt compila las consultas mediante los siguientes pasos:

  1. Análisisdbt lee todos los archivos SQL, configuraciones YAML y macros del proyecto.
  2. Creación de contexto: Construye un contexto para cada modelo, incluyendo las configuraciones y las macros disponibles.
  3. Jinja rendering: A continuación, procesa los archivos SQL como plantillas Jinja para sustituir las etiquetas y expresiones por resultados evaluados.
  4. Compilación SQL: Se generan consultas SQL puras para cada modelo.
  5. Generación de artefactos: El SQL compilado se guarda en el directorio target/compiled.
  6. Preparación de la ejecución: En dbt run, las consultas se preparan para su ejecución, potencialmente con un envoltorio adicional.

Este proceso transforma el SQL modular y templado en consultas ejecutables específicas para tu almacén de datos. Podemos utilizar dbt compile o consultar el directorio target/compiled para ver y depurar el SQL final de cada modelo.

Preguntas de la entrevista sobre el almacenamiento de datos y la integración basada en dbt

La mayoría de los trabajos de los ingenieros de datos giran en torno a la construcción e integración de almacenes de datos con dbt. Las preguntas relacionadas con estos supuestos son muy habituales en las entrevistas, por eso he recopilado las más frecuentes: 

Explica tres ventajas de integrar dbt con Airflow. 

Integrar dbt con Airflow ayuda a construir un canal de datos racionalizado. He aquí algunas de sus ventajas: 

  • Proceso ETL: Airflow gestiona la extracción y carga de datos, garantizando que dbt pueda centrarse en el paso de transformación, lo que resulta en un flujo de trabajo general más fluido.
  • Automatización de tareas dbt: Airflow automatiza la programación y ejecución de los modelos dbt, reduciendo la intervención manual y mejorando la eficacia de tus transformaciones de datos.
  • Ejecución paralela de tareas: Airflow permite que las tareas se ejecuten en paralelo, posibilitando el procesamiento de grandes conjuntos de datos sin comprometer el rendimiento, lo que ayuda a mantener canalizaciones de datos rápidas y fiables. 

¿Cuál es la arquitectura de la capa semántica de dbt? 

La capa semántica de dbt nos permite traducir los datos brutos al lenguaje que entendemos. También podemos definir métricas y consultarlas con una interfaz de línea de comandos (CLI). 

Esto nos permite optimizar el coste, ya que la preparación de los datos requiere menos tiempo. Además, todo el mundo trabaja con las mismas definiciones de datos porque hace que las métricas sean coherentes en toda la organización. 

dbt y la capa semántica. Fuente de la imagen: dbt

Si utilizas BigQuery, ¿es dbt una capa innecesaria de transformación de datos? 

Aunque BigQuery es bastante útil y puede manejar muchas transformaciones de forma nativa, dbt puede seguir siendo necesario. He aquí por qué:

  • dbt te permite controlar las versiones de tus transformaciones, algo que BigQuery no admite de forma nativa.
  • dbt proporciona marcos de pruebas integrados y generación de documentación que mejoran la calidad y la comprensión de los datos.
  • La función ref() y las macros de dbt permiten un código SQL más modular y reutilizable.
  • dbt facilita la gestión de múltiples entornos (dev, test, prod) en BigQuery.
  • dbt proporciona una forma cohesiva de gestionar las dependencias entre transformaciones.

¿Proporciona dbt seguridad de los datos? 

dbt viene en dos versiones: dbt Core y dbt Cloud, como se ha visto en una pregunta anterior. dbt Core es de código abierto y sirve como versión gratuita. Por eso no ofrece ninguna función de seguridad integrada, y los usuarios son responsables de su despliegue y seguridad. 

Sin embargo, dbt Cloud está diseñado para ofrecer una seguridad total. Cumple la HIPAA y otros marcos comunes para garantizar que no se perjudique la privacidad. Así que, en función de nuestras necesidades, debemos elegir una versión dbt que se adapte a nuestras necesidades de cumplimiento de la normativa empresarial.

¿Cómo puedes optimizar el rendimiento de las transformaciones dbt en grandes conjuntos de datos?

Optimizar las transformaciones dbt para grandes conjuntos de datos es fundamental para mejorar el rendimiento y reducir costes, especialmente cuando se trata de almacenes de datos basados en la nube como Snowflake, BigQuery o Redshift. He aquí algunas técnicas clave para optimizar el rendimiento del dbt:

1. Utilizar modelos incrementales

Los modelos incrementales permiten que dbt sólo procese los datos nuevos o actualizados, en lugar de reprocesar todo el conjunto de datos cada vez. Esto puede reducir significativamente los tiempos de ejecución para grandes conjuntos de datos. Este proceso limita la cantidad de datos procesados, acelerando los tiempos de transformación.

2. Aprovecha la partición y la agrupación (para bases de datos como Snowflake y BigQuery)

La partición y agrupación de grandes tablas en bases de datos como Snowflake o BigQuery ayudan a mejorar el rendimiento de las consultas organizando los datos de forma eficiente y reduciendo la cantidad de datos escaneados durante las consultas.

La partición garantiza que sólo se consulten las partes relevantes de un conjunto de datos, mientras que la agrupación optimiza la disposición física de los datos para una recuperación más rápida.

3. Optimizar las materializaciones (tabla, vista, incremental)

Utiliza materializaciones adecuadas para optimizar el rendimiento:

  • Las vistas son útiles para transformaciones ligeras, pero no son ideales para cargas de trabajo pesadas.
  • Las tablas almacenan los datos físicamente, mejorando el rendimiento pero ocupando más almacenamiento.
  • Los modelos incrementales son los mejores para grandes conjuntos de datos que reciben actualizaciones periódicas.

4. Utiliza LIMIT durante el desarrollo

Al desarrollar transformaciones, añadir una cláusula LIMIT a las consultas es útil para restringir el número de filas procesadas. Esto acelera los ciclos de desarrollo y evita trabajar con enormes conjuntos de datos durante las pruebas.

5. Ejecutar consultas en paralelo

Aprovecha la capacidad de tu almacén de datos para ejecutar consultas en paralelo. Por ejemplo, dbt Cloud admite el paralelismo, que puede ajustarse en función de tu infraestructura.

6. Utilizar funciones de optimización específicas de la base de datos

Muchos almacenes de datos en la nube ofrecen funciones de optimización del rendimiento como:

  • BigQuery: Utiliza vistas materializadas o tablas particionadas.
  • Copo de nieve: Activa la agrupación automática y el escalado de almacenes para la ejecución paralela.

¿Cómo se optimizan las ejecuciones dbt en Snowflake? 

Para optimizar las ejecuciones dbt en Snowflake:

1. Utiliza la agrupación de tablas:

{{ config(
    cluster_by = ["date_column", "category_column"]
) }}
SELECT ...

2. Aprovecha los almacenes multicluster de Snowflake para la ejecución paralela de modelos:

models:
  my_project:
    materialized: table
    snowflake_warehouse: transforming_wh

3. Utiliza modelos incrementales cuando proceda:

{{ config(materialized='incremental', unique_key='id') }}
SELECT *
FROM source_table
{% if is_incremental() %}
WHERE updated_at > (SELECT MAX(updated_at) FROM {{ this }})
{% endif %}

Estas optimizaciones pueden mejorar el rendimiento y la rentabilidad de las ejecuciones dbt en Snowflake.

Preguntas de la entrevista dbt sobre comportamiento y resolución de problemas 

Al final del proceso de entrevista, los entrevistadores suelen poner a prueba tu capacidad para resolver problemas. Pueden hacerte preguntas para ver cómo responderás a cuestiones de la vida real. Así pues, aquí tienes algunas preguntas sobre comportamiento y resolución de problemas: 

¿Cómo gestionarías el despliegue de dbt en múltiples entornos (dev, staging, producción)?

A continuación te explicamos cómo puedes gestionar el despliegue de dbt en distintos entornos:

1. Configuraciones específicas del entorno

dbt te permite definir diferentes configuraciones para cada entorno (dev, staging y producción) en el archivo dbt_project.yml. Puedes especificar distintas configuraciones para aspectos como el esquema, la base de datos y las configuraciones del almacén de datos.

Ejemplo en dbt_project.yml:

models:
  my_project:
    dev:
      schema: dev_schema
    staging:
      schema: staging_schema
    prod:
      schema: prod_schema

En este ejemplo, dbt selecciona automáticamente el esquema correcto en función del entorno de destino (dev, staging o prod) al ejecutar el proyecto.

2. Utilizar la variable objetivo

La variable target en dbt se utiliza para definir en qué entorno estás trabajando (dev, staging, producción). Puedes hacer referencia a esta variable en tus modelos o macros para personalizar el comportamiento en función del entorno.

Ejemplo en un modelo:

{% if target.name == 'prod' %}
    SELECT * FROM production_table
{% else %}
    SELECT * FROM {{ ref('staging_table') }}
{% endif %}

Esta lógica garantiza que se utilicen tablas o esquemas diferentes en función del entorno.

3. Bifurcación y control de versiones

Cada entorno debe tener su propia rama en el control de versiones (por ejemplo, Git). Los desarrolladores trabajan ken la rama dev, los probadores y analistas utilizan staging, y sólo los cambios aprobados se fusionan en la rama prod.

4. Integración continua (IC) y Despliegue continuo (DC)

En producción, es importante disponer de un canal de despliegue automatizado que ejecute pruebas y validaciones antes de desplegar los modelos. En dbt Cloud, puedes configurar programaciones de trabajos para ejecutar tareas específicas en función del entorno. Para dbt Core, esto puede conseguirse mediante herramientas CI/CD como GitHub Actions o Jenkins.

¿Cómo se gestiona el control de versiones en dbt, especialmente cuando se trabaja con varios miembros del equipo?

El control de versiones es esencial cuando se trabaja en proyectos dbt, especialmente en un entorno de equipo en el que varias personas contribuyen a la misma base de código. Así es como manejo el control de versiones en dbt:

1. Utiliza Git para el control de versiones

Utilizamos Git como herramienta principal para el control de versiones en nuestros proyectos dbt. Cada miembro del equipo trabaja en su propia rama para los cambios o funciones que está implementando. Esto permite un desarrollo aislado y evita conflictos entre los miembros del equipo que trabajan en diferentes tareas simultáneamente.

Ejemplo: Creo una nueva rama de características como feature/customer_order_transformation cuando trabajo en un nuevo modelo dbt.

2. Estrategia de ramificación

Seguimos una estrategia de ramificación Git en la que:

  • La rama dev se utiliza para el desarrollo y las pruebas en curso.
  • La rama staging se utiliza para preparar los cambios para la producción.
  • La rama main o prod está reservada para el entorno de producción.

Los miembros del equipo envían sus cambios a la rama dev y abren pull requests (PRs) para la revisión del código. Una vez revisados y aprobados los cambios, se fusionan en staging para seguir probándolos y luego se promocionan a production.

3. Integración continua (IC)

Hemos integrado una canalización CI (por ejemplo, GitHub Actions, CircleCI) que ejecuta automáticamente pruebas dbt en cada pull request. Esto garantiza que cualquier código nuevo pase las pruebas necesarias antes de fusionarse con la rama principal. 

El proceso de CI ejecuta dbt run para construir modelos y dbt test para validar los datos y comprobar si hay errores o incoherencias.

4. Resolver conflictos de fusión

Cuando varios miembros del equipo realizan cambios en el mismo modelo o archivo, pueden producirse conflictos de fusión. Para manejar esto, primero reviso los marcadores de conflicto en el código y decido qué cambios conservar:

  • Si ambos cambios son válidos, los combino en una nueva versión.
  • Si sólo un conjunto de cambios es correcto, lo conservo y descarto el otro.

Tras resolver el conflicto, ejecuto pruebas localmente para asegurarme de que la resolución del conflicto no ha introducido nuevos errores. Una vez confirmados, envío los cambios resueltos a la rama.

5. Documentación y colaboración

Nos aseguramos de que cada solicitud de fusión o pull request incluya la documentación adecuada de los cambios realizados. Actualizamos la documentación dbt autogenerada para que todos los miembros del equipo comprendan claramente los modelos nuevos o actualizados.

¿Cómo implementarías dbt en una canalización de datos existente?  

Así es como yo implementaría el dbt en una tubería existente:

  1. Evalúa la canalización actual: Identificar ineficiencias y áreas en las que dbt puede mejorar los procesos de transformación.
  2. Configurar dbt: Instala dbt, crea un nuevo proyecto y configura las conexiones con el almacén de datos.
  3. Convierte las transformaciones: Migra la lógica SQL o de transformación existente a modelos dbt, garantizando la modularidad y la claridad.
  4. Añade pruebas y documentación: Aplica las pruebas y la documentación integradas en dbt para garantizar la calidad y la transparencia de los datos.
  5. Integrar con orquestación: Programa ejecuciones dbt utilizando herramientas existentes como Airflow o Prefect.
  6. Empieza poco a poco: Implementa dbt en un pequeño subconjunto del pipeline para validar los cambios antes de ampliarlo.
  7. Supervisa y optimiza: Supervisa continuamente el rendimiento y optimiza los modelos según sea necesario.

Imagina que un modelo dbt falla debido al error "la relación no existe". ¿Cómo se depura un error de este tipo?

Cuando se produce un error "la relación no existe" en dbt, suele significar que el modelo está intentando hacer referencia a una tabla o modelo que no se ha creado o que está mal escrito. Así es como yo lo depuraría:

  1. Comprueba si hay erratas: Asegúrate de que el nombre de la tabla o del modelo está escrito correctamente en la función ref(), y comprueba que se hace referencia al modelo o tabla correctos.
SELECT * FROM {{ ref('orders') }}  -- Ensure 'orders' is the correct model name
  1. Verifica las dependencias del modelo: Si tu modelo depende de otros modelos, comprueba el dbt DAG (grafo acíclico dirigido) para asegurarte de que los modelos ascendentes se han construido correctamente antes de que se ejecute el modelo que falla.
  2. Ejecuta dbt en modo depuración: Utiliza dbt debug y comprueba los registros para obtener información detallada sobre lo que dbt intentó hacer y por qué falló.
  3. Comprueba los permisos de la plataforma de datos: Asegúrate de que dbt tiene los permisos adecuados para acceder a la tabla o modelo referenciados en el almacén de datos.
  4. Ejecuta modelos individuales: Intenta ejecutar los modelos dependientes individualmente (por ejemplo, dbt run --models orders ) para verificar que existen y se construyen correctamente antes que el modelo que falla.

Consejos para preparar una entrevista dbt

dbt es un nuevo marco que está mejorando gradualmente. Puede abrumarte seguir el ritmo de las nuevas actualizaciones sin dejar de aprender el material antiguo. Por eso debes adoptar un enfoque equilibrado y empezar por las funciones básicas. Una vez que los domines, explora los añadidos para comprender qué ha cambiado. 

Sé que las entrevistas pueden ser angustiosas, sobre todo para una herramienta especializada como la dbt. Pero no te preocupes: he reunido algunos consejos para ayudarte a prepararte y a sentirte seguro:

Características del dbt maestro

No me canso de repetirlo: familiarízate con los conceptos fundamentales de la dbt, incluidos los modelos, las pruebas, la documentación y cómo encajan entre sí. Una sólida comprensión de estos conceptos básicos te será útil en las discusiones técnicas.

DataCamp tiene el curso perfecto para ello: Introducción al dbt 

DataCamp también ofrece algunos cursos para principiantes que tratan en profundidad otros temas de ingeniería de datos:

Adquiere experiencia práctica con dbt

Leer sobre algo es bueno, pero hacerlo es aún mejor. Esta es una de las formas más eficaces de dominar las habilidades dbt. Puedes encontrar una enorme lista de conjuntos de datos brutos en línea para hacer transformaciones y ejecutar pruebas. Monta tu propio proyecto dbt y juega con diferentes funciones. Esto hará que te sientas mucho más seguro al hablar de dbt cuando lo hayas utilizado realmente.

Prepara ejemplos del mundo real

A los entrevistadores les encanta oír hablar de aplicaciones prácticas. ¿Se te ocurre algún problema que hayas resuelto utilizando dbt o cómo podrías utilizarlo en un escenario hipotético? Ten preparados algunos de estos ejemplos para compartirlos. Para recopilar algunos ejemplos, puedes incluso estudiar varios casos prácticos del sitio oficial de dbt u obtener ideas de proyectos públicos de dbt en Git. 

Conclusión 

Cubrimos un amplio espectro de preguntas de entrevista dbt, desde básicas a avanzadas, que te ayudarán en tu viaje de búsqueda de empleo. Al comprender cómo integrar dbt con almacenes de datos en la nube, estarás bien equipado con habilidades avanzadas de transformación de datos, que es el núcleo de cualquier proceso de integración de datos. 

Sin embargo, aprender dbt y SQL van de la mano. Así que, si eres nuevo en SQL, echa un vistazo a los cursos de SQL de DataCamp.

Certifícate en SQL

Demuestra que tus conocimientos de SQL están preparados para el trabajo con una certificación.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender dbt?

Puede llevar unos meses dominar completamente las habilidades dbt. Pero si le dedicas unas horas diarias, puedes aprenderlo rápidamente. 

¿Cómo puedo aprender dbt por mi cuenta?

Puedes utilizar recursos en línea como los cursos de DataCamp, tutoriales de YouTube y entradas de blog. Además, intenta construir tus proyectos reescribiendo proyectos existentes. Esto reforzará tus habilidades prácticas.

¿Elimina la dbt el papel de los ingenieros de datos?

No, la dbt no elimina el papel de los ingenieros de datos. En cambio, les ayuda en su trabajo. Pueden utilizar este marco para automatizar tareas como transformaciones y pruebas.


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Laiba Siddiqui
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Soy una estratega de contenidos a la que le encanta simplificar temas complejos. He ayudado a empresas como Splunk, Hackernoon y Tiiny Host a crear contenidos atractivos e informativos para su público.

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