Acerca del servicio
TraducidoConstruyo una capa de transformación que convierte los datos en bruto de tu almacén en análisis en los que puedes confiar. Usando dbt sobre Snowflake, BigQuery, Redshift o Postgres, diseño modelos SQL modulares organizados en capas de staging, intermedias y marts, de modo que cada métrica tenga una clara procedencia desde la fuente hasta el panel. En lugar del caos de consultas programadas dispersas y lógica duplicada, obtienes un proyecto versionado donde cada transformación se describe una vez, se prueba y se reutiliza en todas partes donde se necesita.
Mi trabajo no es solo escribir modelos, sino hacer que sean predecibles. Agrego pruebas de datos para unicidad, valores nulos, rangos aceptables e integridad referencial para que las suposiciones rotas salgan a la luz antes de que lleguen a los informes. Documenta cada modelo y columna para que los analistas entiendan el significado de los campos sin preguntas adicionales. Configuro construcciones incrementales para que las tablas grandes se actualicen en minutos en lugar de horas, y vinculo todo a CI: una solicitud de extracción ejecuta toda la suite de pruebas y bloquea cualquier cosa que empuje datos incorrectos a producción. El resultado es un pipeline que se comporta como un software real: testeable, reproducible y seguro para cambiar.
Ya sea que estés comenzando desde cero o desenredando un caos heredado, me integro en tu pila y flujo de trabajo de git, entrego documentación limpia y capacito a tu equipo para que el proyecto viva después de que me vaya. Te quedas con una base de código de análisis mantenible, no con una caja negra.
— Proyecto dbt en capas: staging, intermedio y marts
— Pruebas, documentación y procedencia para cada modelo
— Modelos incrementales y construcciones optimizadas por costo
— CI que ejecuta pruebas en cada solicitud de extracción
Mi trabajo no es solo escribir modelos, sino hacer que sean predecibles. Agrego pruebas de datos para unicidad, valores nulos, rangos aceptables e integridad referencial para que las suposiciones rotas salgan a la luz antes de que lleguen a los informes. Documenta cada modelo y columna para que los analistas entiendan el significado de los campos sin preguntas adicionales. Configuro construcciones incrementales para que las tablas grandes se actualicen en minutos en lugar de horas, y vinculo todo a CI: una solicitud de extracción ejecuta toda la suite de pruebas y bloquea cualquier cosa que empuje datos incorrectos a producción. El resultado es un pipeline que se comporta como un software real: testeable, reproducible y seguro para cambiar.
Ya sea que estés comenzando desde cero o desenredando un caos heredado, me integro en tu pila y flujo de trabajo de git, entrego documentación limpia y capacito a tu equipo para que el proyecto viva después de que me vaya. Te quedas con una base de código de análisis mantenible, no con una caja negra.
— Proyecto dbt en capas: staging, intermedio y marts
— Pruebas, documentación y procedencia para cada modelo
— Modelos incrementales y construcciones optimizadas por costo
— CI que ejecuta pruebas en cada solicitud de extracción
