dbt em Escala: Estruturando Projetos para Times Grandes

O dbt (data build tool) democratizou a engenharia de dados. SQL + Jinja + Git = Sucesso. Mas o que acontece quando você tem 20 analytics engineers e 500 modelos?

O caos.

Em projetos dbt grandes, tempos de compilação de horas não são incomuns. Aqui estão as práticas que separam os projetos amadores dos enterprise.

1. Estrutura de Camadas Rígida

Não invente. Siga o padrão:

• Staging (stg_): 1:1 com a fonte. Limpeza básica, renomeação de colunas. NENHUM JOIN AQUI.
• Intermediate (int_): Onde a mágica acontece. Joins, regras de negócio complexas.
• Marts (marts_ ou fct_/dim_): Tabelas finais para consumo. Star schema preferencialmente.

Se você faz join na camada de staging, você está criando dívida técnica.

2. Diga Não aos ref() Circulares e Espaguete

Use o DAG do dbt para visualizar dependências. Se parece um prato de espaguete, está errado. A regra de ouro: Camadas superiores só leem de camadas inferiores. Marts não leem de Marts (exceto em casos muito específicos).

3. Testes Genéricos vs Singulares

Testar unique e not_null é o básico. Mas o valor real está nos testes de negócio.

• “O valor da venda não pode ser negativo.”
• “A data de entrega não pode ser anterior à data do pedido.”

Use pacotes como dbt-expectations para testes estatísticos (“o volume de linhas hoje não pode variar mais que 10% da média dos últimos 30 dias”).

4. Documentação é Código

Não deixe a documentação para depois. Ela não vai acontecer. Exija descrições no schema.yml no Code Review. Se não tem descrição, o PR não passa.

5. CI/CD Robusto (Slim CI)

Não rode o projeto inteiro a cada Pull Request. Use o Slim CI do dbt Cloud (ou implemente com dbt run --select state:modified+). Isso faz com que o CI rode apenas os modelos que você alterou e seus descendentes, economizando tempo e dinheiro de warehouse.

Conclusão

dbt é fácil de começar, mas difícil de masterizar em escala. Governança e padrões são o que impedem seu Data Warehouse de virar um Data Swamp.

Precisa organizar seu dbt? Implementar Analytics Engineering com as melhores práticas de mercado é essencial para a escala. Vamos conversar.