Transformación inteligente de datos: Por qué la integración de dbt de Avrio supone un gran avance para los equipos de datos

En el mundo de los datos, la velocidad y la confianza lo son todo. Las empresas no pueden permitirse esperar horas o días para que sus datos sean utilizables. Necesitan canales de transformación que sigan el ritmo del negocio, ofrezcan resultados consistentes y mantengan la transparencia. Durante años, dbt (herramienta de compilación de datos) ha ayudado a los equipos a estructurar, probar y aclarar las transformaciones basadas en SQL. Pero incluso con dbt, el proceso de transformación a menudo se ha basado en una suposición limitante: que los datos ya están almacenados de forma ordenada en un almacén de datos. En realidad, casi nunca es así.

En la mayoría de las empresas, los datos se distribuyen entre plataformas en la nube, sistemas heredados, bases de datos relacionales y aplicaciones que no se sincronizan (o no pueden hacerlo) en tiempo real. Para utilizar DBT en estos entornos, los equipos han tenido que recurrir a pipelines ETL tradicionales para integrar todo. Esto genera mayor complejidad, iteraciones más lentas y una creciente desconexión entre los sistemas de origen y los modelos que dependen de ellos.

Éste es el problema que la integración de Avrio y dbt se propone resolver.

Avrio presenta una potente alternativa al modelo de "extraer-transformar-cargar". En lugar de obligarle a trasladar sus datos a una ubicación centralizada, Avrio le permite consultarlos virtualmente, en diferentes sistemas, sin replicación . Esto significa que los datos permanecen donde ya se encuentran (ya sea en Snowflake, PostgreSQL o SQL Server), pero aún pueden modelarse, explorarse y analizarse en tiempo real. Para obtener más información sobre los diferentes enfoques de procesamiento de datos para la integración y sincronización en productos de datos modernos, lea nuestro blog aquí .

Ahora, con la integración de dbt , ese mismo concepto se extiende a las transformaciones. En lugar de transformar únicamente lo que ya está en su almacén de datos, ahora puede ejecutar modelos dbt directamente en sus bases de datos de origen a través de la plataforma de Avrio. Estos modelos no solo crean vistas o abstracciones de solo lectura, sino que también pueden ejecutar operaciones DML (INSERTAR, ACTUALIZAR, ELIMINAR) en los datos subyacentes. Esto permite crear una lógica de transformación reutilizable y comprobable que opera en el origen , sin duplicaciones, retrasos ni desvíos.

El costo de la complejidad en las transformaciones de datos

Analicemos los desafíos comunes que enfrentan los equipos de datos cuando intentan escalar los esfuerzos de transformación de datos.

En primer lugar, está el problema de la sobrecarga del pipeline . Los equipos suelen dedicar más tiempo a crear y mantener trabajos ETL que a analizar los datos. Si es necesario transformar datos de cinco fuentes mediante dbt, primero deben copiarse en un almacén central, lo que genera retrasos, riesgos y costes operativos.

En segundo lugar, una vez centralizados los datos, aún existe una brecha de visibilidad . ¿Cómo se rastrea el origen de una métrica? ¿Cómo se sabe qué transformación generó una inconsistencia? La mayoría de los equipos dependen de conocimiento no documentado o mantienen documentación compleja fuera de sus herramientas.

Aquí es donde la integración de Avrio-dbt realmente destaca. Al poder transformar los datos in situ, se elimina la dependencia de procesos ETL costosos y frágiles. Y como Avrio captura automáticamente los metadatos de cada transformación , esos cambios son totalmente visibles en la función de linaje de Avrio , lo que proporciona una vista auditable en tiempo real de cada paso del flujo de datos.

Linaje de datos integrado: sepa qué cambió y por qué

Uno de los aspectos más potentes de esta integración es la integración de la lógica de transformación y la gobernanza en un solo lugar. Cada vez que se ejecuta un modelo dbt en Avrio, ya sea actualizando una tabla de producción o enriqueciendo una vista para su análisis, Avrio captura el contexto completo de esa operación.

Esto incluye detalles como:

• Las tablas de origen involucradas
• La lógica de transformación aplicada
• El modelo de salida o la tabla creada o actualizada
• El usuario o servicio que desencadenó el cambio

Esta información se visualiza en la interfaz interactiva de linaje de Avrio, lo que proporciona a las partes interesadas de la empresa una comprensión clara y precisa de cómo fluyen y evolucionan los datos. Para muchas organizaciones, especialmente las de sectores regulados, es un requisito fundamental para el cumplimiento normativo, la calidad de los datos y la confianza.

Flujo de trabajo que su equipo de datos realmente desea

La integración también permite ciclos de iteración más rápidos para los equipos de análisis e ingeniería. Al no necesitar mover datos antes de trabajar con ellos, puede desarrollar y probar modelos de dbt in situ, con datos reales, en tiempo real.

Por ejemplo, si está creando un modelo de segmentación de clientes basado en el comportamiento del usuario almacenado en varias bases de datos, normalmente el proceso comienza con la ingesta de datos en el almacén, seguida de la creación e implementación de modelos dbt para transformarlos. Una vez validados, los datos refinados se reescriben en los sistemas de destino. Este proceso puede tardar días. Con Avrio y dbt trabajando juntos, puede crear ese modelo una vez, aplicarlo directamente a las tablas de origen relevantes (independientemente de dónde estén almacenadas) y ver los resultados al instante. Y como Avrio rastrea cada una de estas transformaciones en su motor de linaje, todo su equipo tiene visibilidad de cómo se derivaron esos segmentos.

Este tipo de modelado en vivo, combinado con una sólida gobernanza y observabilidad, hace que sus operaciones de datos sean más ágiles, más confiables y más fáciles de escalar.

Menos herramientas, mayor control

Muchas de las innovaciones más prometedoras en el ámbito de los datos actuales se centran en la reducción de la fricción: la eliminación de las capas de complejidad que ralentizan la obtención de información y aumentan el riesgo. La integración de Avrio-dbt es un excelente ejemplo de este principio en acción.

Sigues usando las herramientas que tu equipo conoce (SQL, DBT, modelos con control de versiones), pero lo haces dentro de una plataforma que elimina las barreras tradicionales. Sin ETL. Sin sincronización de ida y vuelta. Sin linaje incierto. Es una transformación confiable de los datos donde deben estar.

Aplicaciones en el mundo real

La integración de Avrio-dbt genera valor en una variedad de casos de uso donde la agilidad, la precisión y la gobernanza son fundamentales.

Reconocimiento de ingresos y ajustes financieros

En los equipos financieros, la velocidad y la precisión son fundamentales. Con la integración de Avrio-dbt, las empresas pueden implementar la lógica de reconocimiento de ingresos directamente en bases de datos transaccionales mediante modelos dbt. Estas transformaciones permiten ajustar las cifras financieras según los estados de pago actualizados, las condiciones contractuales o los umbrales de uso, todo ello sin necesidad de trabajos por lotes nocturnos. Todos los ajustes son visibles en la vista de linaje de Avrio, lo que simplifica, agiliza y facilita la trazabilidad de las auditorías y conciliaciones.

Modelado del comportamiento del cliente en sistemas distribuidos

Los equipos de marketing y análisis de producto pueden modelar patrones de comportamiento de los usuarios en diferentes sistemas (por ejemplo, análisis web en BigQuery y registros de transacciones en PostgreSQL) sin tener que almacenar todo en un almacén. Al usar dbt a través de Avrio, pueden crear una lógica de segmentación de clientes unificada que se ejecuta de forma nativa en cada sistema y retroalimenta los motores de personalización en tiempo real. Además, gracias al linaje integrado, las partes interesadas del negocio pueden comprender cómo se derivan los segmentos, incluso entre sistemas.

Tus datos, tu lógica, una plataforma unificada

En un mundo donde los volúmenes de datos se disparan y las expectativas son más altas que nunca, los equipos de datos no solo necesitan herramientas potentes, sino también flujos de trabajo conectados y coherentes que puedan crecer con ellos. La integración de Avrio y dbt cumple esta promesa, permitiendo a los equipos trabajar de forma más inteligente, no más arduamente. Al habilitar transformaciones basadas en DML directamente en sus bases de datos mediante la plataforma Avrio y mostrar esos cambios dentro del sistema de linaje, esta integración ofrece algo excepcional: una experiencia de transformación unificada que combina flexibilidad, transparencia y gobernanza en un solo lugar.

No solo acelera la transformación, sino que la hace más inteligente.

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