Ich mag es wirklich, dass die Arbeit in Datacoves sehr vertraut wirkt, wenn man an VSCode gewöhnt ist. Es macht die dbt-Entwicklung sehr einfach, und ich schätze die Airflow-Integration, die nett ist. Ein großes Highlight ist ihr Support-Team, das immer schnell auf Probleme, Fragen und Funktionsanfragen antwortet. Ihre Dokumentation ist sehr hilfreich beim Einrichten verschiedener Jobs oder dbt-Konfigurationen. Die anfängliche Einrichtung war sehr unkompliziert, unterstützt durch detaillierte Anleitungen und schnelle Hilfe vom Datacoves-Team.

Vor Datacoves jonglierten wir mit mehreren Tools, um dbt und Orchestrierung zu verwalten – einige gehostet, einige Open Source – und es schuf unnötige Komplexität, insbesondere als unser Team wuchs und mehrere dbt-Projekte annahm. Wir wussten, dass wir die Flexibilität von dbt Core und Airflow wollten, aber das selbst zu bauen und zu warten war komplex. Datacoves half uns, alles zu vereinfachen. Sie gaben uns Anleitungen, wie wir unsere Projektstruktur vereinfachen, Projekte konsolidieren und Best Practices einrichten können, die wir alleine länger gebraucht hätten, um sie herauszufinden. Jetzt hat jeder Entwickler in unserem Team einen konsistenten, einsatzbereiten Arbeitsbereich mit dbt, Python, Git und Airflow – alles zugänglich über einen browserbasierten VS Code. Keine lokalen Einrichtungskämpfe, keine Unzuverlässigkeit und keine Verwirrung darüber, wo Dinge laufen. Ihre geteilten und benutzerspezifischen Airflow-Instanzen waren besonders wertvoll. Mit separaten Entwicklungs- und Teamumgebungen, integriertem Git-Syncing und verwalteten Geheimnissen haben wir Zuverlässigkeit gewonnen, ohne auf Flexibilität zu verzichten. Datacoves gab uns das Beste aus Open Source, ohne den Overhead. Und ihr Team ist wirklich hilfsbereit, sie fühlen sich wie eine Erweiterung unseres eigenen Teams an.

Datacoves hat Copilot und Modellabstammung direkt in VS Code hinzugefügt.