Capítulo 11. Git en proyectos dbt

Un proyecto dbt sin un buen flujo de Git no es algo que termine bien.

Mientras trabajas solo todo va funcionando, pero en cuanto el equipo crece aparecen los conflictos, las inconsistencias en la base de datos y las dudas sobre qué versión del código es la correcta.

Este capítulo del libro Data Engineering with dbt te explica cómo evitarlo, tanto si usas dbt Core como dbt Cloud.

Colaboración antes que código

Antes de hablar de ramas y pull requests, el capítulo establece algo que muchos equipos ignoran: las estrategias de colaboración que hacen que el código mejore.

• Pairing para compartir conocimiento,
• code walkthroughs para alinear al equipo en decisiones importantes, y
• revisiones de código para mantener la calidad sin depender de una sola persona.

Son prácticas que cambian la calidad de un proyecto de datos cuando se aplican de verdad.

El flujo Git en un proyecto dbt paso a paso

Veremos el proceso completo:

• crear una rama,
• desarrollar y hacer commits,
• importar cambios de main para no quedarte atrás,
• abrir un pull request,
• gestionar la revisión en GitHub y
• fusionar.

¡Empezamos!

Git en proyectos dbt: flujo de trabajo, ramas y colaboración en equipos de datos