The ease, or in fact requirement, to use a repository is great if you are a developer who is used to that sort of thing and like what it offers you. Having the history of the data models tracked in this manner is great.

Könnte basieren; Transparenz darüber, wie alles aufgebaut und ausgeführt wird; die Unterstützung von dbt und der Benutzer-Community; integrierte Dokumentation, Tests und Git-Repository; dbt nutzt das SQL-Wissen des Teams.

Die Fähigkeit, mehr als 10 Analysten problemlos einzuarbeiten, hat unsere Geschwindigkeit bei der Erstellung von Datenmodellen erheblich erhöht. Dies hat es uns ermöglicht, unsere Datenteams zu entlasten und sicherzustellen, dass sie hochwertige Arbeit leisten, was ohne dbt nicht möglich gewesen wäre. Die Integration von dbt mit Jinja ermöglicht die Implementierung von Software-Engineering-Praktiken in die Datenwelt, was hilft, die Einschränkungen zu lösen, die in herkömmlichem SQL existieren. Zum Beispiel kann es eine Herausforderung sein, SQL DRY zu halten, mit dbt Jinja wird wiederholter Code einfach einmal geschrieben und in einer Schleife wiederholt oder in einem Makro verpackt. dbt Cloud ermöglicht ein zugängliches Frontend für neue Entwickler, und automatische Updates sind ein nettes Feature für die Verwaltung. Der Abstammungsgraph ermöglicht eine schnelle Analyse der Auswirkungen von Änderungen an einem Modell auf nachgelagerte Prozesse, kein Suchen mehr im Repository nach einer Tabelle und kein Daumendrücken mehr zur Veröffentlichungszeit.