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O que é o Dremio? O Dremio é uma plataforma open-source de lakehouse que permite pessoas a realizem análises de dados diretamente de seus data lakes e fontes de dados diversas, sem a necessidade de mover ou duplicar os dados. Ele combina as funcionalidades de um data warehouse com a flexibilidade e escalabilidade de um data lake. Principais funcionalidades do Dremio: 1. Virtualização de Dados: Dremio permite que você crie vistas virtuais sobre diferentes fontes de dados, como data lakes, bancos de dados relacionais, ou sistemas de arquivos distribuídos, sem a necessidade de replicar ou mover os dados. 2. Engine de Consulta: Usa tecnologias como Apache Arrow para realizar consultas SQL altamente eficientes e de baixa latência em grandes volumes de dados armazenados em diversos formatos. 3. Compatibilidade com BI e Ferramentas de Análise: É compatível com ferramentas de business intelligence (BI) e de análise de dados como Tableau, Power BI e outras, permitindo consultas em tempo real diretamente no data lake. 4. Conexão a Múltiplos Sistemas: Integra-se com várias fontes de dados, como AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage, e plataformas como PostgreSQL, MySQL, e MongoDB. 5. Segurança e Governança: Oferece recursos avançados de segurança, controle de acesso e auditoria para garantir que os dados sejam acessados de forma segura e gerenciável. 6. Consultas federadas: o Dremio permite a realização de consultas que abrangem diversas fontes de dados. Isso permite por exemplo que sejam realizadas consultas em um banco SQL, noSQL e em arquivos na mesma consulta SQL sem a necessidade de mover ou consolidar os dados em um único local.

Como nós utilizamos! Macros são scripts ".sql" que atuam de maneira semelhante a uma função em python , C# e etc. No dbt, as macros são usadas para evitar repetição de código em vários modelos. Veja um exemplo simples de macro abaixo:! 💡 Aqui vai um exemplo de como trabalhar com macros no DBT: 1⃣ Primeiro passo: --> Dentro da pasta "macros" adicione um arquivo chamado "adiciona_metadados.sql" com o seguinte código [Imagem 1] 2⃣ Segundo passo: Dentro do seu modelo você pode invocar essa macro passando seu nome dentro de "{{ }}" . [Imagem 2] 3⃣ Resultado final: Veja como a macro funciona, aplicando as transformações automaticamente! [Imagem 3] Aproveite essa prática para deixar seu pipeline mais eficiente e organizado. 🔥 #DBT #Macros #EngenhariaDeDados #SQL #EficiênciaNoCódigo #TransformaçãoDeDados #Automação

O DBT (Data Build Tool) é uma ferramenta focada na transformação de dados dentro de um pipeline de ELT (Extract, Load, Transform). Ele resolve várias questões importantes no processo de tratamento e modelagem de dados, como: 1. Transformação de Dados com SQL: O DBT permite que analistas e engenheiros de dados escrevam transformações de dados usando SQL, a linguagem mais amplamente usada para manipulação de dados. Ele ajuda a transformar dados crus em dados prontos para análise. 2. Gestão de Modelos e Dependências: Ele organiza as transformações de dados em modelos que podem ser definidos como tabelas ou views. Além disso, lida com as dependências entre os modelos, garantindo que a ordem de execução seja correta. 3. Testes Automáticos de Qualidade de Dados: O DBT facilita a criação de testes automáticos para garantir a integridade e consistência dos dados transformados. Você pode definir regras de validação, como valores não nulos ou unicidade em colunas, para que os erros sejam detectados rapidamente. 4. Documentação Automática: Ele gera automaticamente documentação sobre os modelos, colunas e suas dependências, o que ajuda a manter uma visão clara e organizada sobre o pipeline de dados. 5. Controle de Versão e Colaboração: Por ser integrado com Git, o DBT facilita o controle de versão dos pipelines de dados, permitindo que várias pessoas trabalhem juntas em um projeto e façam deploys confiáveis. 6. Portabilidade: O DBT pode ser usado em diferentes ambientes de data warehouse, como Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres, entre outros. Isso dá flexibilidade e portabilidade para empresas que utilizam diferentes tecnologias de banco de dados. 7. Automação e Integração com Orquestradores: Ele se integra bem com ferramentas de orquestração de pipelines de dados, como Airflow e Dagster, facilitando a automação das transformações.

🔧 Transformando dados com eficiência! 🔧 Nosso arquiteto de dados, Diego Ferrarini, demonstra na prática como o DBT (Data Build Tool) pode revolucionar a forma como transformamos dados dentro de um pipeline ELT. 🚀 Se você quer entender melhor como o DBT otimiza a qualidade dos dados, automatiza testes e melhora a colaboração entre equipes, não pode perder este vídeo! Assista e veja como aplicamos essas soluções na MentorsTEC para garantir o sucesso dos nossos projetos. 📊 Quer saber mais? Siga-nos no LinkedIn e acompanhe nossa série de postagens sobre ferramentas e soluções de dados que estão mudando o mercado! #MentorsTEC #DBT #DataTransformation #ArquitetoDeDados #InovaçãoEmDados #ELT #Tecnologia

dbt (Data Build Tool) é uma ferramenta open-source para transformar dados em ambientes de Data Analytics e Data Warehousing. Ele permite que analistas e engenheiros de dados realizem transformações de forma programática e colaborativa, utilizando práticas como controle de versão, modularização e testes automatizados Principais Funcionalidades e Características: Transformações SQL: O dbt permite criar modelos SQL que transformam dados brutos em dados organizados e prontos para análise. As transformações são definidas em arquivos .sql e organizadas em uma estrutura de diretórios lógica. Execução de Pipelines de Dados: Com comandos como dbt run, é possível executar pipelines de transformação de dados, gerando tabelas, visualizações e materializações no banco de dados alvo. Testes Automatizados: O dbt adiciona testes a cada modelo para garantir que os dados estejam corretos e consistentes após as transformações, verificando nulidade, unicidade e conformidade de valores. Versionamento e Controle de Dependências: Com um sistema de dependências de modelos, o dbt garante que as transformações ocorram na ordem certa, respeitando as relações entre tabelas e modelos. O controle de versão, frequentemente integrado ao Git, facilita a colaboração das equipes Documentação Automática: A ferramenta gera documentações automáticas dos modelos e transformações, oferecendo uma interface web interativa para explorar datasets, entender as transformações e visualizar as dependências entre os modelos. Materializações: O dbt suporta diferentes tipos de materializações de dados, como tabelas permanentes, visualizações, tabelas temporárias e "incremental loads". Isso permite otimizar o desempenho e o uso de recursos do banco de dados. Compatibilidade e Extensibilidade: É compatível com diversos bancos de dados, como PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, Redshift e Databricks. Além disso, permite estender funcionalidades por meio de pacotes e macros. Infraestrutura Como Código: dbt permite que pipelines de dados sejam tratados como código, promovendo a reutilização, revisão de código, e integração contínua/desenvolvimento contínuo (CI/CD) no desenvolvimento de pipelines de dados. Comunidade e Ecosistema: dbt, uma ferramenta open-source, conta com uma comunidade ativa que contribui para seu desenvolvimento, oferece suporte e cria pacotes para estender suas funcionalidades. A versão paga, dbt Cloud, oferece serviços gerenciados e recursos avançados como agendamentos.. Casos de Uso Comuns: Transformação de dados para análises em tempo real ou em lote. Criação de camadas de dados limpos e organizados em data warehouses. Implementação de boas práticas de engenharia de dados em projetos de Analytics. Automatização de pipelines de dados com foco em manutenção e escalabilidade. O dbt é uma ferramenta poderosa que ajuda as organizações a melhorar a qualidade e a confiabilidade de seus dados, ao mesmo tempo em que promove práticas de desenvolvimento ágeis e colaborativas.

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👨💼 Feliz Dia dos Pais Neste Dia dos Pais, celebramos aqueles que inspiram, guiam e lideram com sabedoria. Na MentorsTEC, acreditamos que os pais são os primeiros grandes mentores da vida, sempre prontos para nos ensinar e apoiar em cada passo. Hoje, homenageamos todos os pais que transformam desafios em oportunidades e compartilham seu conhecimento com as próximas gerações. 🌟 Obrigado por serem líderes incríveis, dentro e fora de casa! ❤ #DiaDosPais #Mentoria #Liderança #MentorsTEC #Gratidão