Curso de DBT (Data Build Tool) para equipos de datos— Mejora pipelines

Instalación de DBT en entornos locales y en la nube.

Configuración de perfiles de conexión (Snowflake, Redshift, BigQuery).

Definición de credenciales de acceso seguro.

Organización de archivos y directorios de proyecto.

Configuración de dependencias en `dbt_project.yml`.

Creación de la estructura base de un proyecto DBT.

Resolución de problemas comunes de configuración.

Validación de la conexión a la base de datos.

Mejores prácticas para la configuración del entorno.

Automatización del setup mediante scripts.

Introducción al modelado de datos en DBT.

Tipos de modelos: base, intermedios y de negocio.

Creación de modelos SQL en DBT.

Implementación de buenas prácticas en modelado.

Optimización del rendimiento de modelos.

Uso de CTEs para mejorar la estructura de modelos.

Organización de modelos en carpetas adecuadas.

Estrategias para evitar redundancias en modelos.

Documentación de modelos con DBT.

Ejemplo práctico de modelado en DBT.

Importancia de las pruebas de calidad en datos.

Tipos de pruebas en DBT: únicos, no nulos y relaciones.

Definición de tests en archivos YAML.

Implementación de tests personalizados.

Automatización de la ejecución de tests.

Análisis de resultados de pruebas.

Integración de pruebas en el pipeline de CI/CD.

Resolución de problemas detectados en pruebas.

Reportes de pruebas y seguimiento de calidad.

Mejores prácticas en la implementación de pruebas.

Introducción a Jinja en DBT.

Uso de macros para reutilización de código SQL.

Creación de macros personalizadas.

Implementación de control de flujo con Jinja.

Aplicación de filtros en macros.

Uso de variables en modelos con macros.

Reutilización de lógica con macros globales.

Documentación y organización de macros.

Debugging de macros en DBT.

Casos de uso prácticos de macros en DBT.

¿Qué son los paquetes en DBT?

Instalación y configuración de paquetes en un proyecto.

Uso de paquetes comunitarios.

Creación de paquetes personalizados.

Documentación y compartición de paquetes.

Actualización y mantenimiento de dependencias.

Implementación de paquetes en múltiples proyectos.

Resolución de problemas con dependencias.

Mejores prácticas en la gestión de paquetes.

Uso de paquetes predefinidos de DBT.

Análisis de rendimiento de consultas SQL.

Implementación de índices y particiones.

Optimización del consumo de recursos en la nube.

Mejora del tiempo de ejecución de modelos.

Reducción del tamaño de tablas intermedias.

Estrategias para modelado eficiente.

Análisis de planes de ejecución SQL.

Casos prácticos de optimización.

Uso de herramientas externas para monitorización.

Mejores prácticas para proyectos a gran escala.

Integración de DBT en CI/CD.

Configuración de tareas automatizadas.

Implementación de pruebas automatizadas en pipelines.

Despliegue automático de modelos de datos.

Notificaciones y alertas sobre procesos fallidos.

Automatización con herramientas como Jenkins y GitHub Actions.

Control de versiones con DBT.

Resolución de errores en flujos automatizados.

Seguridad en la automatización de datos.

Beneficios de la automatización en entornos productivos.

Uso de DBT Docs para documentación automatizada.

Mejores prácticas para la documentación de modelos.

Integración con herramientas de gobierno de datos.

Automatización de la generación de documentación.

Creación de documentación accesible para equipos de negocio.

Seguimiento de cambios y actualizaciones.

Roles y responsabilidades en la gobernanza de datos.

Auditoría de cambios en la documentación.

Organización eficiente de la documentación.

Taller práctico de documentación.

Control de acceso a modelos de datos.

Gestión de roles y permisos en DBT.

Prácticas recomendadas para la seguridad de datos.

Configuración de autenticación segura.

Seguimiento de accesos y auditoría de uso.

Implementación de cifrado en los datos procesados.

Reglas de acceso condicional basado en roles.

Resolución de problemas de seguridad comunes.

Protección de datos sensibles en DBT.

Establecimiento de políticas de seguridad.

Introducción a la integración de DBT con herramientas de BI.

Conexión de DBT con Tableau, Power BI y Looker.

Extracción de modelos de datos para visualización.

Uso de DBT como una capa intermedia en soluciones de BI.

Mejores prácticas para mantener la consistencia entre DBT y BI.

Automatización del flujo de datos entre DBT y herramientas de BI.

Control de versiones y actualización de datos en BI.

Configuración de vistas específicas para reportes.

Optimización de consultas para visualización eficiente.

Casos prácticos de integración con herramientas de BI.

Uso de Git para versionar proyectos de DBT.

Gestión de ramas y estrategias de colaboración.

Resolución de conflictos en modelos de datos.

Implementación de revisiones de código en DBT.

Automatización de flujos de trabajo colaborativos.

Mejores prácticas para la documentación en equipos.

Integración con plataformas como GitHub y GitLab.

Políticas de calidad en modelos colaborativos.

Auditoría de cambios mediante herramientas de control de versiones.

Estudio de casos de colaboración en proyectos reales.

Importancia de la monitorización de modelos de datos.

Herramientas disponibles para seguimiento en DBT.

Creación de alertas para modelos de datos críticos.

Monitorización del rendimiento de consultas SQL.

Automatización de revisiones periódicas de modelos.

Diagnóstico de problemas en pipelines de datos.

Configuración de notificaciones para errores críticos.

Métricas clave para evaluar el rendimiento de modelos.

Integración con plataformas de monitoreo externas.

Mejores prácticas para el mantenimiento preventivo.

Configuración de entornos de desarrollo, pruebas y producción.

Diferencias entre entornos y su configuración en DBT.

Estrategias para la gestión de configuraciones por entorno.

Automatización del despliegue en distintos entornos.

Pruebas de calidad y validación de entornos.

Resolución de conflictos entre entornos.

Control de acceso por entornos en DBT.

Implementación de estrategias de rollback.

Sincronización de cambios entre entornos.

Documentación de procesos de gestión de entornos.

Principios de seguridad en proyectos de datos.

Control de acceso basado en roles.

Aplicación de políticas de seguridad en DBT.

Gestión de accesos a bases de datos desde DBT.

Monitorización de accesos y auditoría.

Implementación de estrategias de cumplimiento normativo.

Buenas prácticas en el almacenamiento de credenciales.

Prevención de vulnerabilidades en modelos.

Automatización de reportes de seguridad.

Estudios de caso sobre seguridad en DBT.

Introducción a pruebas avanzadas en DBT.

Validación de integridad referencial y calidad de datos.

Configuración de pruebas personalizadas.

Automatización de reportes de pruebas.

Implementación de tests condicionales.

Mejores prácticas para la creación de pruebas.

Resolución de errores comunes en pruebas.

Uso de DBT-expectations para validaciones complejas.

Análisis de tendencias en calidad de datos.

Casos prácticos de validación en proyectos reales.

Análisis del impacto de costos en modelos de datos.

Estrategias para optimizar consultas en la nube.

Uso eficiente de recursos en Snowflake, BigQuery y Redshift.

Aplicación de políticas de retención de datos.

Monitoreo del consumo de recursos.

Identificación de cuellos de botella en costos.

Automatización de estrategias de optimización de costos.

Reducción del tiempo de procesamiento mediante tuning.

Mejores prácticas de ahorro de costos en DBT.

Estudios de casos de optimización de costos.

Generación de reportes automatizados con DBT.

Configuración de alertas y notificaciones.

Uso de herramientas de reporting externo.

Integración de reportes con herramientas de visualización.

Automatización de la actualización de reportes.

Personalización de reportes en DBT.

Implementación de dashboards operativos.

Mejores prácticas para reportes de auditoría.

Casos de uso prácticos en reporting.

Evaluación de reportes para toma de decisiones.

Diagnóstico de errores en la ejecución de modelos.

Resolución de problemas de rendimiento en queries.

Manejo de conflictos de dependencias en DBT.

Optimización de estructuras de datos problemáticas.

Identificación de problemas de carga de datos.

Estrategias para recuperación ante fallos.

Manejo de problemas de permisos y accesos.

Mejores prácticas para la resolución de problemas.

Implementación de estrategias de testing para evitar errores.

Estudios de caso sobre resolución de problemas.

Definición del alcance y objetivos del proyecto.

Creación de modelos de datos según requerimientos.

Implementación de pruebas y validaciones.

Automatización del flujo de datos.

Optimización del rendimiento de consultas.

Integración con herramientas de BI.

Reportes finales y documentación del proyecto.

Evaluación del desempeño de la solución implementada.

Presentación de resultados y recomendaciones.

Plan de acción para implementación en producción.