Почему выбрали именно DBT? Какие плюсы и минусы видишь у этого фреймворка?

DBT (Data Build Tool) выбран часто из-за своей простоты и эффективности в организации процессов трансформации данных в аналитических проектах.

Плюсы DBT:

• Простота использования: SQL-ориентированный подход позволяет аналитикам и инженерам быстро создавать и поддерживать модели.
• Версионирование и модульность: модели разбиты на отдельные файлы, легко поддерживать и тестировать.
• Автоматизация: поддержка автоматического построения DAG зависимостей между моделями.
• Тестирование данных: встроенные возможности для написания тестов качества данных.
• Интеграция с современными хранилищами: хорошо работает с облачными платформами (Snowflake, BigQuery, Redshift).

Минусы DBT:

• Ограниченность SQL: сложные трансформации вне SQL требуют обходных путей или внешних инструментов.
• Отсутствие полноценного оркестратора: DBT не управляет загрузкой данных, только трансформацией.
• Зависимость от инфраструктуры: требует наличия подходящего хранилища данных.

В целом, DBT отлично подходит для организации прозрачных, повторяемых и тестируемых трансформаций данных, особенно если команда ориентирована на SQL и современную архитектуру данных.