As 26 principais perguntas e respostas para entrevistas sobre DBT para 2026

Perguntas de entrevista intermediárias sobre dbt 

Agora que já falamos sobre as perguntas básicas sobre o dbt, aqui vão algumas perguntas de nível intermediário. Eles se concentram em aspectos técnicos e conceitos específicos.

O que são fontes no dbt? 

No dbt, as fontes são as tabelas de dados brutos. Não escrevemos consultas SQL diretamente nessas tabelas brutas — especificamos o esquema e o nome da tabela e os definimos como fontes. Isso facilita a referência a objetos de dados em tabelas.  

Imagina que você tem uma tabela de dados brutos no seu banco de dados chamada orders no esquema sales. Em vez de consultar essa tabela diretamente, você a definiria como uma fonte no dbt assim:

Defina a fonte no seu arquivo sources.yml:

version: 2

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

Use a fonte nos seus modelos dbt:

Depois de definir, você pode usar a tabela bruta orders nas suas transformações assim:

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

Essa abordagem abstrai a definição bruta da tabela, facilitando o gerenciamento e garantindo que, se a estrutura da tabela subjacente mudar, você possa atualizá-la em um único lugar (a definição de origem), em vez de em cada consulta.

Vantagens de usar fontes no dbt:

• Organização: As fontes organizam seus dados brutos e facilitam o gerenciamento dentro de um projeto.
• Resumo: Você abstrai os detalhes do esquema, reduzindo erros e aumentando a flexibilidade.
• Documentação: Definir as fontes ajuda a criar uma documentação melhor para suas entradas de dados brutos.

O que é um modelo dbt?

Um modelo dbt é basicamente um arquivo SQL ou Python que define a lógica de transformação dos dados brutos. No dbt, os modelos são o componente principal onde você escreve suas transformações, sejam elas agregações, junções ou qualquer tipo de manipulação de dados.

• Modelos SQL no dbt usam instruções ` SELECT ` para definir transformações e são salvos como arquivos `.sql `.
• Os modelos Python, que surgiram com o suporte do dbt para Python, são salvos como arquivos .py e permitem que você use bibliotecas Python, como pandas, para mexer nos dados.

Exemplo de modelo SQL:

Um modelo SQL transforma dados brutos usando consultas SQL. Por exemplo, para criar um resumo dos pedidos a partir de uma tabela 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

Neste exemplo:

• O modelo orders_summary.sql faz um resumo do total de pedidos e receitas de cada cliente usando SQL.
• O modelo faz referência à tabela orders (já definida como um modelo ou fonte dbt).

Exemplo de modelo Python:

Um modelo Python mexe nos dados brutos usando código Python. Isso pode ser especialmente útil para lógicas complexas que podem ser complicadas em 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

Neste exemplo:

• O modelo Python usa pandas para transformar os dados, agrupando os pedidos por cliente e calculando o número total de pedidos e a receita.
• O resultado é então devolvido como um DataFrame, que o dbt pode integrar em seu pipeline.

Como você criaria um modelo dbt? 

Veja como criar um modelo dbt: 

• Crie um diretório napasta models do projeto dbt. 
• Adicione um novo arquivo de texto com a extensão .sql dentro do diretório (ou .py se for um modelo Python).
• Agora, escreva uma consulta ou código SQL para transformar os dados brutos. 
• Execute ocomando dbt run para aplicar a transformação e criar o modelo.

Como o dbt lida com as dependências entre modelos?

O dbt gerencia as dependências dos modelos usando a função ` ref() `, que cria uma cadeia de dependências clara entre os modelos. 

Quando você define uma transformação no dbt, em vez de referenciar diretamente as tabelas no seu warehouse, você referencia outros modelos dbt usando a função ` ref() `. Isso garante que o dbt crie os modelos na ordem certa, identificando quais modelos dependem de outros.

Por exemplo, se você tem um modelo orders_summary que depende do modelo orders, você o definiria assim:

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

Neste exemplo, a função ` {{ ref('orders') }} ` garante que o modelo ` orders ` seja construído antes de ` orders_summary`, já que ` orders_summary ` depende dos dadosdo modelo ` orders ` .

O que são macros no dbt e como você pode executá-las? 

As macros no dbt são blocos reutilizáveis de código SQL escritos usando o mecanismo de modelagem Jinja. Eles permitem automatizar tarefas repetitivas, abstrair lógicas complexas e reutilizar código SQL em vários modelos, tornando seu projeto dbt mais eficiente e fácil de manter. 

As macros podem ser definidas em arquivos .sql dentro do diretório macros do seu projeto dbt.

As macros são super úteis quando você precisa fazer transformações parecidas em vários modelos ou precisa de uma lógica específica do ambiente, tipo usar esquemas diferentes ou mudar formatos de data com base nos ambientes de implantação (por exemplo, desenvolvimento, teste ou produção).

Exemplo de como criar macros:

• Macro de formatação de data: Você pode criar uma macro para padronizar a formatação de datas em todos os modelos. Em vez de ficar repetindo a lógica do formato da data, você pode criar uma macro assim:

-- macros/date_format.sql
{% macro format_date(column) %}
FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d', {{ column }})
{% endmacro %}

Como usar num modelo:

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

Neste exemplo, a macro ` format_date ` é usada para padronizar o formato da coluna ` order_date ` em qualquer modelo em que ela for chamada.

• Macro de nome de esquema personalizado: Essa macro altera dinamicamente os nomes do esquema dependendo do ambiente (por exemplo, desenvolvimento ou produção). Isso ajuda a gerenciar ambientes sem precisar mudar manualmente os nomes dos esquemas.

-- macros/custom_schema.sql
{% macro custom_schema_name() %}
{% if target.name == 'prod' %}
'production_schema'
{% else %}
'dev_schema'
{% endif %}
{% endmacro %}

Como usar num modelo:

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

Aqui, a macro verifica se o ambiente (target.name) é “prod” e retorna o nome do esquema correto com base nisso.

Como executar macros:

As macros não são executadas diretamente como os modelos SQL. Em vez disso, elas são referenciadas em seus modelos ou outras macros e executadas quando o projeto dbt é executado. Por exemplo, se você usar uma macro dentro de um modelo, ela vai rodar quando você executar o comando “ dbt run ”.

• Chamando uma macro dentro de um modelo: Quando você coloca uma macro num modelo SQL, ela é executada durante a execução do modelo.
• Executando macros manualmente: Você também pode executar certas macros manualmente, chamando-as com o comando dbt run-operation. Isso geralmente é usado para tarefas pontuais, como inserir dados ou fazer operações de manutenção.

Quais são os dois tipos de testes no dbt? 

Testes singulares e testes genéricos são os dois tipos de teste no dbt: 

• Testes singulares focam em condições específicas em um modelo dbt. Se a condição do teste falhar, ele vai devolver as linhas.

Exemplo: Digamos que você queira garantir que nenhum pedido tenha um valor negativo order_amount. Você pode escrever um teste único no diretório tests assim:

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

Se esse teste falhar, o dbt vai devolver todas as linhas da tabela ` orders ` onde ` order_amount ` for negativo.

• Testes genéricos são testes pré-definidos que aceitam argumentos. Eles são divididos nos seguintes tipos: 

Exemplo: Você pode facilmente aplicar um teste genérico para garantir que customer_id na tabela customers seja única e não nula, definindo-o no seu arquivo schema.yml:

version: 2

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

Neste exemplo:

• O teste exclusivo verifica se cada customer_id na tabela customers é único.
• O teste not_null verifica se nenhum valor customer_id está faltando ou nulo.

Perguntas avançadas para entrevistas sobre dbt 

Conforme você avança, pode encontrar cenários mais complexos e conceitos avançados. Então, aqui estão algumas perguntas desafiadoras para entrevistas que vão te ajudar a avaliar sua experiência e se preparar para cargos de engenharia de dados de nível sênior.

Como você pode criar modelos incrementais no dbt e quando você os usaria?

Os modelos incrementais no dbt são usados para processar apenas dados novos ou alterados, em vez de reprocessar todo o conjunto de dados a cada vez. Isso é super útil quando você tá trabalhando com conjuntos de dados grandes, onde reconstruir o modelo inteiro do zero seria demorado e exigiria muitos recursos.

Um modelo incremental permite que o dbt acrescente só novos dados (ou atualize os dados alterados) com base numa condição, normalmente uma coluna de carimbo de data/hora (como updated_at).

Como criar um modelo incremental:

1. Defina o modelo como incremental especificando isso na configuração do modelo:

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

2. Use a função ` is_incremental() ` para filtrar linhas novas ou alteradas:

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

3. Quando o dbt executa esse modelo pela primeira vez, ele processa todos os dados. Para execuções posteriores, ele só vai processar linhas onde updated_at for maior que o valor mais recente que já está no modelo.

Quando usar modelos incrementais:

• Grandes conjuntos de dados: Quando você tem uma tabela grande com milhões ou bilhões de linhas, reconstruir toda a tabela durante cada execução seria ineficiente.
• Atualizações frequentes: Se o seu warehouse recebe atualizações frequentes ou novos dados, mas você não precisa reprocessar todo o conjunto de dados, os modelos incrementais podem reduzir bastante o tempo de processamento.
• Dados de streaming: Nos casos em que os dados são transmitidos ou atualizados regularmente, os modelos incrementais ajudam a manter as transformações atualizadas sem precisar refazer tudo.

Como você usa o Jinja pra melhorar seu código SQL?

O Jinja deixa nosso código SQL mais flexível. Com o Jinja, a gente pode definir modelos reutilizáveis para padrões SQL comuns. E como os requisitos estão sempre mudando, a gente pode usar as instruções Jinja if pra ajustar nossas consultas SQL dependendo das condições. Isso geralmente melhora o código SQL, dividindo a lógica complexa, o que o torna mais fácil de entender. 

Por exemplo, se você quiser mudar o formato da data de “AAAA-MM-DD” para “MM/DD/AAAA”, aqui vai um exemplo de macro dbt pra isso, que vimos numa pergunta anterior:

{% macro change_date_format(column_name) %}

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

{% endmacro %}

Neste exemplo de código, {{ column_name }} é onde o Jinja coloca o nome real da coluna quando você usa a macro. Ele vai ser substituído pelo nome real da coluna durante a execução. Como vimos nos exemplos anteriores, o Jinja usa {{ }} para mostrar onde a substituição vai rolar.

Como você criaria uma materialização personalizada no dbt? 

Veja como criar uma materialização personalizada no dbt: 

• Crie o arquivo SQL para materialização personalizada. 
• Depois, define uma macro de materialização como um materialization_name: 

{% materialization materialization_name, default -%}

• Use as macros pré-definidas do dbt adapter.get_relation para configurar a tabela de destino. É aqui que os dados serão carregados. 
• Agora, defina e execute os comandos SQL para criar e carregar dados nas tabelas: 

{% set sql %}
    SELECT * FROM {{ ref('your_source_table') }}
    WHERE your_conditions = true
{% endset %}
{{ adapter.execute(sql) }}

• Por fim, retorne a relação de destino para atualizar o cache do dbt e otimizar a execução da consulta. 

{{ return(target_relation) }}
{% endmaterialization %}

Como você pode depurar seus modelos dbt? Conte-nos sobre duas maneiras. 

Aqui estão duas maneiras de depurar nossos modelos dbt: 

1. Acesse os arquivos SQL compilados na pasta de destino para identificar e programar erros.

Quando você executa um projeto dbt, o dbt compila seus modelos (escritos usando o modelo Jinja) em consultas SQL brutas e os salva no diretório ` target `. Esse SQL compilado é exatamente o que o dbt executa na sua plataforma de dados, então dar uma olhada nesses arquivos pode te ajudar a descobrir onde estão os problemas:

• Execute seus modelos dbt (por exemplo, dbt run ou dbt test).
• Vá até a pasta ` target/compiled/ ` no diretório do seu projeto dbt.
• Abra o arquivo SQL compilado para o modelo que você está depurando. O arquivo vai ter o SQL bruto executado pelo dbt, incluindo todas as transformações das macros e referências Jinja.
• Copie a consulta SQL compilada e execute-a diretamente no editor SQL da sua plataforma de dados (por exemplo, Postgres, BigQuery) para obter mensagens de erro detalhadas ou ver o comportamento real da consulta.

2. Usea extensão dbt Power User Extension para VS Code para ver os resultados das consultas direto.

A extensão dbt Power User para Visual Studio Code (VS Code) é uma ferramenta útil para depurar modelos dbt. Essa extensão permite que você revise e teste suas consultas diretamente no seu IDE, reduzindo a necessidade de alternar entre o dbt, o terminal e seu banco de dados.

Como o dbt compila consultas? 

O dbt compila consultas através das seguintes etapas:

1. Análise: o dbt lê todos os arquivos SQL, configurações YAML e macros do projeto.
2. Criação de contexto: Ele cria um contexto para cada modelo, incluindo configurações e macros disponíveis.
3. Renderização Jinja: Depois, ele processa os arquivos SQL como modelos Jinja para substituir tags e expressões pelos resultados avaliados.
4. Compilação SQL: Consultas SQL puras são geradas para cada modelo.
5. Geração de artefatos: O SQL compilado é salvo no diretório target/compiled.
6. Preparação da execução: Para dbt run, as consultas são preparadas para execução, possivelmente com encapsulamento adicional.

Esse processo transforma SQL modular e baseado em modelos em consultas executáveis específicas para o seu warehouse. A gente pode usar o dbt compile ou dar uma olhada no diretório target/compiled pra ver e depurar o SQL final de cada modelo.

Perguntas de entrevista sobre warehouse e integração baseada em dbt

A maioria dos trabalhos dos engenheiros de dados gira em torno da construção e integração de warehouse com o dbt. Perguntas relacionadas a esses cenários são bem comuns em entrevistas — por isso, compilei as mais frequentes: 

Explique três vantagens de juntar o dbt com o Airflow. 

Integrar o dbt com o Airflow ajuda a criar um pipeline de dados mais eficiente. Aqui estão algumas das vantagens: 

• Processo ETL: O Airflow cuida da extração e do carregamento de dados, deixando o dbt livre para se concentrar na etapa de transformação, o que deixa o fluxo de trabalho mais tranquilo.
• Automação de tarefas dbt: O Airflow automatiza o agendamento e a execução de modelos dbt, reduzindo a intervenção manual e melhorando a eficiência das suas transformações de dados.
• Execução paralela de tarefas: O Airflow permite que as tarefas sejam executadas em paralelo, possibilitando o processamento de grandes conjuntos de dados sem comprometer o desempenho, o que ajuda a manter pipelines de dados rápidos e confiáveis. 

Qual é a arquitetura da camada semântica do dbt? 

A camada semântica do dbt nos permite traduzir dados brutos para a linguagem que entendemos. Também podemos definir métricas e consultá-las com uma interface de linha de comando (CLI). 

Isso nos permite otimizar o custo, já que a preparação dos dados leva menos tempo. Além disso, todo mundo trabalha com as mesmas definições de dados, porque isso deixa as métricas consistentes em toda a organização. 

dbt e a camada semântica. Fonte da imagem: dbt

Se você está usando o BigQuery, o dbt é uma camada desnecessária de transformação de dados? 

Embora o BigQuery seja bem útil e consiga lidar com várias transformações de forma nativa, o dbt ainda pode ser necessário. Eis o motivo:

• O dbt permite que você controle as versões das suas transformações, o que não é suportado nativamente no BigQuery.
• O dbt oferece estruturas de teste integradas e geração de documentação, o que melhora a qualidade e a compreensão dos dados.
• A função e as macros ` ref() ` do dbt permitem um código SQL mais modular e reutilizável.
• O dbt facilita o gerenciamento de vários ambientes (desenvolvimento, teste, produção) no BigQuery.
• O dbt oferece uma maneira coesa de gerenciar dependências entre transformações.

O dbt garante a segurança dos dados? 

O dbt vem em duas versões: dbt Core e dbt Nuvem, como vimos em uma pergunta anterior. O dbt Core é open source e funciona como uma versão gratuita. É por isso que ele não oferece nenhum recurso de segurança integrado, e os usuários são responsáveis pela sua implantação e segurança. 

Mas, o dbt Nuvem foi feito pra garantir segurança total. Ele segue a HIPAA e outras estruturas comuns para garantir que a privacidade não seja prejudicada. Então, dependendo do que a gente precisa, temos que escolher uma versão do dbt que combine com as nossas necessidades de conformidade comercial.

Como você pode otimizar o desempenho das transformações dbt em grandes conjuntos de dados?

Otimizar as transformações do dbt para grandes conjuntos de dados é essencial para melhorar o desempenho e reduzir custos, principalmente quando se lida com warehouse baseados em nuvem, como Snowflake, BigQuery ou Redshift. Aqui estão algumas técnicas importantes para otimizar o desempenho do dbt:

1. Use modelos incrementais

Os modelos incrementais permitem que o dbt processe apenas dados novos ou atualizados, em vez de reprocessar todo o conjunto de dados todas as vezes. Isso pode reduzir bastante o tempo de execução para conjuntos de dados grandes. Esse processo limita a quantidade de dados processados, acelerando os tempos de transformação.

2. Aproveite o particionamento e o agrupamento (para bancos de dados como Snowflake e BigQuery)

Particionar e agrupar tabelas grandes em bancos de dados como Snowflake ou BigQuery ajuda a melhorar o desempenho das consultas, organizando os dados de forma eficiente e reduzindo a quantidade de dados verificados durante as consultas.

A partição garante que só as partes relevantes de um conjunto de dados sejam consultadas, enquanto o agrupamento otimiza o layout físico dos dados para uma recuperação mais rápida.

3. Otimize materializações (tabela, visualização, incremental)

Use materializações adequadas para otimizar o desempenho:

• As visualizações são úteis para transformações leves, mas não são ideais para cargas de trabalho pesadas.
• As tabelas guardam os dados fisicamente, melhorando o desempenho, mas ocupando mais espaço de armazenamento.
• Os modelos incrementais são os melhores para grandes conjuntos de dados que recebem atualizações regulares.

4. Use LIMIT durante o desenvolvimento

Ao desenvolver transformações, adicionar uma cláusula “ LIMIT ” às consultas é útil para limitar o número de linhas processadas. Isso acelera os ciclos de desenvolvimento e evita trabalhar com conjuntos de dados enormes durante os testes.

5. Executar consultas em paralelo

Aproveite a capacidade do seu warehouse de fazer consultas em paralelo. Por exemplo, o dbt Nuvem suporta paralelismo, que pode ser ajustado com base na sua infraestrutura.

6. Use recursos de otimização específicos do banco de dados

Muitos warehouse em nuvem oferecem recursos de otimização de desempenho, como:

• BigQuery: Use visualizações materializadas ou tabelas particionadas.
• Snowflake: Habilite o agrupamento automático e o dimensionamento do warehouse para execução paralela.

Como você otimiza as execuções do dbt no Snowflake? 

Pra otimizar as execuções do dbt no Snowflake:

1. Use agrupamento de tabelas:

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

2. Aproveite os warehouses multicluster do Snowflake para a execução paralela de modelos:

models:
  my_project:
    materialized: table
    snowflake_warehouse: transforming_wh

3. Use modelos incrementais quando for o caso:

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

Essas otimizações podem melhorar o desempenho e a relação custo-benefício das execuções do dbt no Snowflake.

Perguntas comportamentais e de resolução de problemas para entrevistas de dbt 

No final do processo de entrevista, os entrevistadores geralmente testam suas habilidades de resolução de problemas. Eles podem fazer perguntas para ver como você reage a situações da vida real. Então, aqui vão algumas perguntas sobre comportamento e resolução de problemas: 

Como você lidaria com a implantação do dbt em vários ambientes (desenvolvimento, teste, produção)?

Veja como você pode gerenciar a implantação do dbt em diferentes ambientes:

1. Configurações específicas do ambiente

O dbt permite que você defina diferentes configurações para cada ambiente (desenvolvimento, teste e produção) no arquivo dbt_project.yml. Você pode definir configurações diferentes para coisas como esquema, banco de dados e configurações de data warehouse.

Exemplo em dbt_project.yml:

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

Neste exemplo, o dbt escolhe automaticamente o esquema certo com base no ambiente de destino (dev, staging ou prod) ao rodar o projeto.

2. Usando a variável-alvo

A variável ` target ` no dbt é usada pra definir em qual ambiente você tá trabalhando (dev, staging, produção). Você pode usar essa variável nos seus modelos ou macros pra personalizar o comportamento de acordo com o ambiente.

Exemplo em um modelo:

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

Essa lógica garante que diferentes tabelas ou esquemas sejam usados dependendo do ambiente.

3. Controle de ramificação e versão

Cada ambiente deve ter seu próprio ramo no controle de versão (por exemplo, Git). Os desenvolvedores trabalhamnok no ramo dev, os testadores e analistas usam o staging e só as alterações aprovadas são mescladas no ramo prod.

4. Integração contínua (CI) e implantação contínua (CD)

Na produção, é importante ter um pipeline de implantação automatizado que execute testes e validações antes de implantar modelos. No dbt Nuvem, você pode configurar agendas de tarefas para executar tarefas específicas com base no ambiente. Para o dbt Core, isso pode ser feito com ferramentas de CI/CD, como GitHub Actions ou Jenkins.

Como você lida com o controle de versão no dbt, principalmente quando trabalha com várias pessoas da equipe?

O controle de versão é essencial quando se trabalha em projetos dbt, especialmente em um ambiente de equipe onde várias pessoas contribuem para a mesma base de código. Veja como eu lido com o controle de versão no dbt:

1. Use o Git para controlar as versões

Usamos o Git como a principal ferramenta de controle de versão nos nossos projetos dbt. Cada membro da equipe trabalha em seu próprio ramo para quaisquer alterações ou recursos que esteja implementando. Isso permite um desenvolvimento isolado e evita conflitos entre os membros da equipe que estão trabalhando em tarefas diferentes ao mesmo tempo.

Exemplo: Eu crio um novo branch de recurso como feature/customer_order_transformation quando estou trabalhando em um novo modelo dbt.

2. Estratégia de ramificação

A gente segue uma estratégia de ramificação Git onde:

• A ramificação “ dev ” é usada para desenvolvimento e testes contínuos.
• O ramo “ staging ” é usado pra preparar as mudanças pra produção.
• O ramo main ou prodé reservado para o ambiente de produção.

Os membros da equipe enviam suas alterações para o branch dev e abrem pull requests (PRs) para revisões de código. Depois que as mudanças forem revisadas e aprovadas, elas serão mescladas em staging para mais testes e, em seguida, promovidas para production.

3. Integração contínua (CI)

Integramos um pipeline de CI (por exemplo, GitHub Actions, CircleCI) que executa automaticamente testes dbt em cada solicitação pull. Isso garante que qualquer código novo passe nos testes necessários antes de ser incorporado ao ramo principal. 

O processo de CI usa o dbt run para criar modelos e o dbt test para validar os dados e verificar se há erros ou inconsistências.

4. Resolva os conflitos de mesclagem

Quando vários membros da equipe fazem alterações no mesmo modelo ou arquivo, podem ocorrer conflitos de mesclagem. Para resolver isso, primeiro eu vejo os marcadores de conflito no código e decido quais alterações manter:

• Se as duas alterações estiverem certas, eu junto as duas numa nova versão.
• Se só um conjunto de alterações estiver certo, fico com essas e descarto as outras.

Depois de resolver o conflito, eu faço testes localmente para ter certeza de que a resolução do conflito não trouxe nenhum erro novo. Depois de confirmar, eu coloco as alterações resolvidas de volta no branch.

5. Documentação e colaboração

A gente garante que cada solicitação de mesclagem ou pull inclua a documentação adequada das alterações feitas. A gente atualiza a documentação gerada automaticamente pelo dbt pra que todo mundo da equipe entenda bem os modelos novos ou atualizados.

Como você implementaria o dbt em um pipeline de dados já existente?  

Veja como eu implementaria o dbt em um pipeline já existente:

1. Dá uma olhada no que tá rolando agora: Identifique as ineficiências e as áreas em que a dbt pode melhorar os processos de transformação.
2. Configurar o dbt: Instale o dbt, crie um novo projeto e configure as conexões com o warehouse.
3. Converter transformações: Migre o SQL existente ou a lógica de transformação para modelos dbt, garantindo modularidade e clareza.
4. Adicionar testes e documentação: Use os testes e a documentação integrados do dbt para garantir a qualidade e a transparência dos dados.
5. Integre com a orquestração: Programe execuções do dbt usando ferramentas existentes, como Airflow ou Prefect.
6. Comece aos poucos: Implemente o dbt em uma pequena parte do pipeline para ver se as mudanças estão certas antes de aumentar tudo.
7. Monitorar e otimizar: Fica de olho no desempenho e otimiza os modelos sempre que precisar.

Imagina que um modelo dbt está falhando por causa do erro “relação não existe”. Como você faz pra resolver um erro assim?

Quando você vê um erro “relação não existe” no dbt, geralmente quer dizer que o modelo está tentando referenciar uma tabela ou modelo que ainda não foi criado ou está com um erro de digitação. Veja como eu faria a depuração:

1. Verifique se há erros de digitação: Verifique se o nome da tabela ou do modelo está escrito corretamente na função ` ref() ` e se a tabela ou o modelo correto está sendo referenciado.

SELECT * FROM {{ ref('orders') }}  -- Ensure 'orders' is the correct model name

1. Verifique as dependências do modelo: Se o seu modelo depende de outros modelos, dá uma olhada no DAG (Gráfico Acíclico Direcionado) do dbt pra garantir que os modelos upstream foram criados com sucesso antes que o modelo com falha seja executado.
2. Execute o dbt no modo de depuração: Use dbt debug e dê uma olhada nos registros pra ver informações detalhadas sobre o que o dbt tentou fazer e por que deu errado.
3. Verifique as permissões da plataforma de dados: Certifique-se de que o dbt tem as permissões certas para acessar a tabela ou modelo referenciado no warehouse.
4. Executar modelos individuais: Tenta rodar os modelos dependentes individualmente (por exemplo, dbt run --models orders) para ver se eles existem e estão construídos corretamente antes do modelo com falha.

Dicas para se preparar para uma entrevista de dbt

O dbt é uma nova estrutura que está melhorando aos poucos. Pode ser meio complicado acompanhar as novas atualizações enquanto ainda tá aprendendo o material antigo. É por isso que você deve adotar uma abordagem equilibrada e começar com os recursos essenciais. Depois de dominá-los, dá uma olhada nas novidades pra entender o que mudou. 

Sei que as entrevistas podem ser estressantes, principalmente para uma ferramenta especializada como o dbt. Mas não se preocupe — eu reuni algumas dicas para ajudá-lo a se preparar e se sentir confiante:

Recursos do Master dbt

Não consigo enfatizar isso o suficiente — familiarize-se com os conceitos básicos do dbt, incluindo modelos, testes, documentação e como tudo isso se encaixa. Entender bem esses conceitos básicos vai te ajudar bastante nas conversas técnicas.

O DataCamp tem o curso perfeito pra isso: Introdução ao dbt 

O DataCamp também tem uns cursos bem legais para quem tá começando, que falam sobre outros assuntos de engenharia de dados:

• Para noções básicas de engenharia de dados: Entendendo a Engenharia de Dados 
• Para o design do banco de dados: Design de Banco de Dados 
• Para noções básicas sobre armazenamento de dados: Conceitos de armazenamento de dados 
• Para o básico do Snowflake: Introdução ao Snowflake 
• Para arquitetura de dados: Entendendo a arquitetura de dados moderna 
• Para aprender ETL e ELT em Python: ETL e ELT em Python 

Tenha uma experiência prática com o dbt

Ler sobre algo é bom, mas fazer é ainda melhor. Essa é uma das maneiras mais eficazes de dominar as habilidades de TDC. Você pode encontrar uma lista enorme de conjuntos de dados brutos online para fazer transformações e executar testes. Crie seu próprio projeto dbt e experimente os diferentes recursos. Isso vai fazer você se sentir muito mais confiante pra falar sobre o dbt quando você realmente tiver usado.

Prepare exemplos reais

Os entrevistadores adoram ouvir sobre aplicações práticas. Você consegue pensar em algum problema que resolveu usando o dbt ou em como poderia usá-lo em um cenário hipotético? Tenha alguns desses exemplos prontos para compartilhar. Para reunir alguns exemplos, você pode até mesmo estudar vários estudos de caso no site oficial do dbt ou obter ideias de projetos públicos do dbt no Git. 

Conclusão 

A gente falou sobre várias perguntas básicas e avançadas de entrevistas sobre DBT que vão te ajudar na sua busca por um emprego. Ao entender como integrar o dbt com warehouse em nuvem, você vai ficar bem preparado com habilidades avançadas de transformação de dados, que são o ponto principal de qualquer processo de integração de dados. 

Mas, aprender DBT e SQL é tipo a mesma coisa. Então, se você é novo no SQL, dá uma olhada nos cursos de SQL do DataCamp.