Los equipos de datos modernos adoptan cada vez más dbt para aportar prácticas de ingeniería de software al análisis. Esta guía se centra en el uso de dbt con SQL Server, una combinación menos cubierta que dbt con almacenes en la nube como Snowflake o BigQuery. El autor presenta una arquitectura en capas (staging, intermedia y marts) y explica la lógica SQL detrás de cada modelo. Los puntos clave incluyen cómo manejar cargas incrementales, definir convenciones de nomenclatura claras y mantener la calidad de los datos mediante pruebas. Para equipos que aún dependen de SSIS o procedimientos almacenados, este enfoque ofrece una alternativa más transparente y controlada por versiones. Aunque los ejemplos son específicos de SQL Server, los principios se aplican ampliamente a cualquier proyecto dbt. El artículo es parte de una serie, por lo que los lectores pueden beneficiarse de publicaciones anteriores sobre fundamentos de dbt y comparaciones de herramientas.
Aprenda a estructurar un almacén de datos con dbt y SQL Server mediante modelado en capas. Esta guía cubre principios de diseño y patrones SQL para cinco modelos principales, ayudando a los equipos a ir más allá de SSIS y procedimientos almacenados.