Приглашаем тебя на очередной dbt-митап, на котором обсуждаем особенности работы с инструментом и делимся лучшими практиками. Уже три года мы готовим полезные доклады, и этот раз не исключение.

Мы решили разделить эту встречу на два блока:

19:00
За последние полгода-год началось много новых внедрений сервиса и вопрос «Чем запускать?» актуален как никогда. Мы обсудим доклады про современные оркестраторы для dbt и опыт работы с самим сервисом.

20:00
Если ты только смотришь в сторону dbt со своей текущей профессии bi-разработчка или уже успел написать горку моделей и хочется добавки, присоединяйся ко второй части митапа.

dbt в Data Mesh.
С любовью о пользователях

Леонид и Никита — авторы активно набирающей популярность интеграции dbt-af. В своём докладе расскажут про жизнь с большими данными в концепции data mesh, опишут свой стек и доступные варианты запуска заданий dbt. И конечно, ожидается честный рассказ про свое детище: его достоинства и недостатки.

Senior Software Developer

Леонид
Кожинов

Data Engineer
в Toloka AI

Никита
Юрасов

19:05 - 19:30

Стек: Databricks, Airflow, Airbyte

Тех-уровень:
средний

Dagster — ядро вашей data platform

19:35 - 20:00

Дмитрий представит свой обзорный доклад на оркестратор Dagster — альтернативу Airflow.

Как выглядит путь от извлечения сырого слоя до запуска витрин в dbt, в чём достоинства нового инструмента и главное — в чём недостатки.

Data Analytics Team Lead в Trafficstars

Дмитрий
Володин

Стек:
Dagster, clickhouse

Тех-уровень:
начальный

Метаданные dbt как мощный инструмент управления моделями

20:05 - 20:30

Если тебе интересно посмотреть внутрь dbt, в частности в работу с метаданными моделей, то определённо стоит послушать доклад Павла. Метаданные можно использовать для управления хранилищем для параметризованных тестов, а ещё их можно отгружать в каталог данных AWS Glue для интеграции dbt с другими приложениями.

Principal Data Engineer

Павел
Рословец

Стек: AWS Athena / Trino, Glue, Dagster

Тех-уровень:
высокий

Оркестратор
для dbt без dbt

20:35 - 21:00

По опыту многолетнего использования dbt текущая ситуация с оркестраторами для dbt кажется весьма противоречивой. Попытка проехать зайцами в инфраструктуру на хайпе dbt начинает искажать сам подход к запуску заданий, скрывая преимущества и подчеркивая недостатки dbt. Станислав поделится своим мнением о том, как не потеряться в разнообразии инструментов.

Data Office Head
в Space307

Станислав
Лысиков

Стек: Airflow, dbt, QlikSense, redash

Тех-уровень:
начальный

by Space307, 2024