# dbt Reviews **Vendor:** Fivetran **Category:** [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/es/categories/dataops-platforms) **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 205 ## About dbt dbt es un flujo de trabajo de transformación que permite a los equipos de datos implementar rápidamente y de manera colaborativa código analítico siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software como la modularidad, portabilidad, CI/CD y documentación. Ahora cualquiera que sepa SQL puede construir canalizaciones de datos de calidad de producción. ## dbt Pros & Cons **What users like:** - Los usuarios encuentran **dbt muy fácil de usar** , apreciando su configuración simple y características amigables para la transformación de datos. (38 reviews) - A los usuarios les encanta el **enfoque estructurado y amigable para desarrolladores** de dbt para el análisis, mejorando la colaboración y reduciendo errores en el trabajo con datos. (22 reviews) - Los usuarios valoran la **automatización** en dbt que mejora el modelado de datos, asegurando confianza y fiabilidad en los flujos de trabajo analíticos. (19 reviews) - Los usuarios valoran dbt por su **estructura limpia y amigable para desarrolladores** , mejorando la fiabilidad, la colaboración y la confianza en las transformaciones de datos. (17 reviews) - Los usuarios valoran las **integraciones fluidas** de dbt con varias plataformas, mejorando sus capacidades de modelado y transformación. (15 reviews) - Mejora de la productividad (15 reviews) - Los usuarios valoran la **calidad de datos mejorada** en dbt, beneficiándose de la fiabilidad, transparencia y procesos de desarrollo simplificados. (14 reviews) - Los usuarios valoran las **fáciles integraciones** de dbt con varias plataformas, mejorando su gestión de transformación y colaboración. (14 reviews) - Los usuarios aprecian la **fácil configuración** de dbt, encontrándola intuitiva y altamente integrable con varias plataformas. (14 reviews) - Eficiencia de la solución (14 reviews) **What users dislike:** - Los usuarios encuentran que la **funcionalidad limitada** en dbt restringe la flexibilidad y ralentiza el progreso, especialmente durante períodos críticos. (14 reviews) - Los usuarios experimentan **problemas de dependencia** en dbt, lo que lleva a confusión, desafíos de depuración y retrasos en el avance de los proyectos. (12 reviews) - Los usuarios encuentran **la curva de aprendizaje pronunciada** de dbt desafiante, especialmente al gestionar la complejidad y las personalizaciones en los proyectos. (10 reviews) - Los usuarios encuentran los **mensajes de error poco claros** , lo que complica la depuración y hace que sea un desafío para los nuevos usuarios navegar. (9 reviews) - Los usuarios expresan frustración con **mensajes de error vagos** , lo que dificulta identificar problemas y solucionar de manera efectiva. (9 reviews) - Los usuarios encuentran que la **complejidad de gestionar dependencias** en dbt es desafiante y a veces frustrante. (8 reviews) - Los usuarios encuentran el **configuración compleja** de dbt desafiante, especialmente con mensajes de error confusos y una curva de aprendizaje pronunciada. (8 reviews) - Depuración de problemas (8 reviews) - Los usuarios encuentran **limitaciones de características** en dbt, incluyendo desafíos con la configuración, falta de programación y plantillas complejas. (8 reviews) - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje bastante desafiante** , particularmente con las características avanzadas y las complejidades de depuración en dbt. (8 reviews) ## dbt Reviews ### 1. dbt Streamlines Data Pipelines with Powerful Incremental and SCD2 Features **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Hithesh P. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 29, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** dbt simplifies the process of building a solid data pipeline by offering a lot of features that would be difficult to implement from scratch. In particular, the SCD2 and incremental functionality helps remove a lot of overhead for developers and makes ongoing maintenance easier. There are also many other features that are great and contribute to a smoother overall workflow. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** There’s nothing I dislike about it, but I do have one suggestion:adding a feature for backfilling data (historical loads) will help a lot. Right now this can be done using a macro, but having an inbuilt option similar to incremental would make it much easier and help a lot. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT is like a framework for data engineering. Building ETL using a traditional approach is very time-consuming and error-prone things like dependency issues, documentation, and testing all require extra precautions and a lot of manual effort. That’s where dbt comes in as a lifesaver. It helps us build pipelines by providing features like lineage, auto-generated documentation, testing, macros, integrated Jinja, and more, which makes the overall process much easier to manage. ### 2. Effortless Data Transformations with dbt **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Akash M. | Senior Data Engineer, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 03, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** I find dbt very simple to use and get started with. Anyone with some SQL and YAML files can use it. It solves many problems related to data transformations, data quality, and data lineage. I like dbt Cloud for scheduling jobs, which is crucial for me, and I appreciate that I can schedule jobs in various environments based on my use case and get alerts too. I also enjoy the new AI feature, dbt-copilot, which helps with development, understanding code better, and writing dbt macros, which can be challenging. The initial setup was easy as it mostly required SQL expertise, and the training sessions were helpful. Overall, I love this tool. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** I like most use cases with dbt, but sometimes I have to write the entire code just to compile it. It can improve in terms of showing errors early before compile time. For example, if I am selecting from a model and a column is extra, dbt could flag it before compile and run actions. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** I use dbt for data transformations, quality testing, and lineage on top of warehouses. It simplifies starting up as it just needs SQL and YAML files. With dbt Cloud, I can schedule jobs and get alerts. The dbt-copilot aids development, particularly with writing dbt macros. ### 3. DBT is best platform for Data Transformation using SQL **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 07, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** I have been using DBT every day in my project for the last two years, and I can say it is one of the best platforms for creating data models through SQL-based data transformations. DBT’s ease of integration has helped us save effort during code deployment. We integrated DBT with Git so we can work in parallel on multiple tasks across multiple models for a single requirement. Its ease of implementation also makes it simpler to understand DBT’s benefits and has helped improve our efficiency. The command-line interface and the IDE environment make it easier for us to manage data and execute data models. DBT also has its own test case preparation features, which help us validate both our data model changes and the data being populated through DBT models. If we run into any product-related issues, there is a customer support team that is always ready to guide us through our blockers. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** In my experience, I worked with DBT for 2–3 years and noticed that, to use DBT effectively, you need prior knowledge of SQL and Python—especially if you want to take advantage of additional features like Jinja templates. This can be a major drawback for data analysts and developers who don’t already have a solid understanding of SQL and Python. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** For our project, DBT addressed our need for data transformation within our data warehouse. It helped our team manage and maintain data by using SQL-based transformations in the DBT data model. Its integration features also made it easier to integrate our work with GIT, so the team could collaborate in parallel and complete tasks within our timelines. In addition, DBT includes features for testing the data model and the underlying data, which helped us save time and effort. ### 4. Una herramienta de transformación amigable para desarrolladores **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Syed A. | Data Engineer, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** February 03, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lo que más me gusta de dbt es cómo aporta una estructura limpia y amigable para los desarrolladores al trabajo analítico. Hace que modelar y transformar datos se sienta organizado y predecible, gracias a su enfoque simple de SQL primero y a su disposición clara del proyecto. También aprecio mucho cómo dbt fomenta buenas prácticas de ingeniería como el control de versiones, las pruebas y la documentación. Así, todo el flujo de trabajo se vuelve más confiable y colaborativo. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Lo que no me gusta de dbt es que algunas partes del flujo de trabajo pueden parecer un poco inflexibles, especialmente cuando intentas personalizar cómo se comportan las pruebas o los modelos en proyectos más complejos. También depende mucho de la línea de comandos y de los archivos de configuración, lo que puede volverse exigente a medida que el proyecto crece. Además, dbt no maneja la ingesta o las necesidades en tiempo real, por lo que los usuarios a menudo necesitan herramientas adicionales para completar el pipeline, lo que hace que la configuración se sienta menos fluida. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt resuelve el problema de la lógica de transformación dispersa e inconsistente al ofrecer al usuario una forma limpia y estructurada de gestionar modelos SQL, pruebas y documentación en un solo lugar. Ya no necesito lidiar con consultas aleatorias o reglas de negocio poco claras, todo se convierte en controlado por versiones y fácil de rastrear. Lo cual me ayuda en mis flujos de trabajo a ser productivo. ### 5. Rápido, pero sin embargo es bastante caro y consume muchos recursos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Joseph S. | Software Developer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** La forma en que maneja grandes cantidades de datos, así como su integración en AWS (S3/Glue) es excelente. Esto me permite evitar construir canalizaciones personalizadas que habrían sido muy laboriosas y habrían causado dolores de cabeza adicionales, y debido a su diseño de base de datos columnar, todas mis solicitudes de consultas complejas se procesan de manera oportuna, lo que significa que no me quedo dormido esperando los resultados. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Aspirar mesas… ¿en serio, tengo que aspirar y analizar manualmente las mesas para que esto funcione sin problemas? Parece 2005. Gestionar los clústeres y nodos también es un dolor de cabeza: no es verdaderamente sin servidor. Si no prestas mucha atención a los costos, se dispararán demasiado. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Esto nos ha permitido alejarnos de una solución de informes basada en pandas, que se bloqueaba constantemente. Ahora podemos procesar miles de millones de registros de nuestro negocio minorista y tener un panel de control funcional. Su arquitectura proporciona almacenamiento y computación separados, lo que nos permite escalar nuestros recursos de computación tanto como sea necesario según la demanda de informes por parte de la gerencia. Lo más importante es que ha reducido la cantidad de quejas de nuestro equipo de datos sobre el bajo rendimiento de las consultas. ### 6. Herramienta versátil de transformación de datos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 27, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Principalmente valoro cómo dbt transforma la transformación de datos en un flujo de trabajo de ingeniería de software. Al materializar automáticamente el código en tablas y vistas, permite a nuestro equipo centrarse en la lógica de transformación en lugar de en el código repetitivo de DDL. La sintaxis de selección de modelos es increíblemente eficiente para ejecutar segmentos específicos de nuestro DAG sin desperdiciar recursos del almacén. Los macros y la integración con Jinja también han sido revolucionarios para modularizar nuestra lógica y reducir la repetición de código. Encuentro que las pruebas unitarias basadas en YAML son una forma robusta de asegurar la integridad de los datos antes de que lleguen a nuestra capa de BI. Entre los dos, prefiero dbt Cloud sobre Core porque el IDE proporciona visibilidad inmediata de los resultados de las consultas y los cambios en el esquema, lo que acelera nuestro ciclo de desarrollo. Lo uso todos los días laborales. El soporte al cliente fue rápido y receptivo cuando tuve problemas durante la configuración inicial de dbt con la autenticación de Snowflake. La implementación también fue sencilla al conectarlo a Snowflake, y una vez establecida la conexión, no tuve problemas continuos aparte de necesitar reautenticarme cada día. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** El punto de fricción más significativo es el ciclo de vida de autenticación con Snowflake. Los tokens de sesión expiran con frecuencia (a menudo cada pocas horas), lo que obliga a un proceso de re-autenticación manual que interrumpe el flujo de desarrollo. Además, hay una brecha notable de características entre las versiones. dbt Core carece de la vista previa instantánea de conjuntos de resultados nativa que hace que dbt Cloud sea tan productivo. Llevar una "vista previa en vivo" similar o un panel de resultados integrado a la experiencia de la CLI de Core lo haría una opción mucho más viable para el desarrollo local. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Utilizamos dbt para gestionar toda la capa T (Transformación) de nuestro proceso ELT dentro de Snowflake. Antes de dbt, nuestras transformaciones eran a menudo opacas y difíciles de probar. Ahora, tenemos: Código Más Seco: Los macros nos ayudan a mantener una filosofía de "No te repitas" a lo largo de cientos de modelos. Mejor Calidad de Datos: Al implementar pruebas automatizadas en claves primarias y restricciones de relación, detectamos problemas de datos ascendentes antes de que afecten a las partes interesadas. Incorporación Más Rápida: La combinación de la interfaz de usuario de dbt Cloud y la documentación estructurada del proyecto facilita mucho que los nuevos analistas comprendan nuestra línea de datos. ### 7. Streamlines Data Transformation with Best Practices **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alexander C. | Developer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** May 05, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** I like the amount of variety that dbt offers because of the Jinja code and the inbuilt functions. The incremental models are very well built-in, offering lots of capabilities at a layer beyond what's in the data warehouse, like Redshift. The initial setup of dbt is very straightforward, which I find really helpful. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** I guess the development cycle of dbt is slower as a result. Writing YAML file descriptions and the actual code for every single model can lead to a slower development cycle. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt allows us to handle data with software engineering best practices, letting us write tests, store code in a git repository, and manage it like a software project. ### 8. DBT ha absorbido todo el estrés mientras hace mi vida mucho más fácil. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Andrew S. | Business Development Manager, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 30, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lancé terabytes a DBT y esperaba que la infraestructura fallara, pero DBT ejecutó la ejecución distribuida por sí solo sin intervención por mi parte. La capacidad de ejecutar aprendizaje automático directamente dentro de SQL es extraña pero mejor que exportar a vertex.ai y lidiar con la gestión de clústeres yo mismo. Tampoco tengo que preocuparme por la gestión de clústeres ya que puedo simplemente escribir la consulta y esperar los resultados, lo cual en mi opinión es algo muy sencillo de hacer. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** La facturación es una trampa, así como si ejecutas una consulta genérica sin un filtro, los costos aumentan de inmediato, lo cual puede ser muy molesto. Tuve que reescribir todos mis procedimientos almacenados porque la sintaxis no es exactamente como pl/sql. Y realmente no me gusta leer los registros cuando un modelo falla y/o ocurren errores. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT se encarga de gestionar el servidor y nunca tuve que gestionarlo yo mismo, y también solía tener que esperar horas para que mi ETL terminara, pero con DBT ahora se completan muy rápido. Simplemente lanzamos los datos sucios en DBT y se encargará de separar los diferentes tipos de almacenamiento sin que yo me preocupe por ello. ### 9. Prácticas de transformación confiables a gran escala **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Scott J. | Manager, data engineering and analytics, Logística y cadena de suministro, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 26, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Una cosa que encuentro impresionante sobre dbt es que promueve la disciplina en la escritura de transformaciones. Transformó mi enfoque hacia la forma en que manejo mi trabajo, ya que ahora lo pienso dos veces antes de imponer cambios. Lo uso de manera regular, y ha mejorado el trabajo en equipo ya que la lógica tiene menos dificultad en la revisión y discusión. Esto ha ahorrado tiempo en arreglos rápidos y nos ha ayudado a desarrollar más confianza en los resultados que se pueden compartir. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Lo que no me gusta de dbt es que hay un gran efecto de pequeños errores en los modelos. Algunos de ellos pueden colapsar bajo la presión de tener algunas piezas posteriores rotas cuando hay un pequeño cambio. Consume mucho tiempo e incluso puede involucrar a varias personas en el mismo problema cuando se trata de depurar esas cadenas. En mi caso, esto retrasa el progreso y resulta en cambios de contexto que pueden ser molestos cuando los plazos están cerca. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Dbt elimina el problema de la propiedad y el razonamiento vagos. Proporciona organización donde las responsabilidades se ven claramente, lo que mejora la cooperación. En mi caso, implica un número reducido de problemas de traspaso y una colaboración más fluida. Los compañeros de trabajo se vuelven más audaces en los cambios y las tareas son menos reactivas a diario. Ha simplificado nuestro proceso de trabajo y lo ha hecho más predecible en general. ### 10. dbt mantiene nuestros modelos de datos limpios, consistentes y controlados por versiones **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bhupendra S. | Senior Team lead, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 03, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Uso dbt todos los días para transformar datos en bruto en nuestro almacén en tablas limpias y listas para análisis, y mi flujo de trabajo generalmente comienza en VS Code, donde escribo modelos SQL, luego los subo a Git para control de versiones y los ejecuto a través de dbt Cloud. En general, también ha facilitado mucho la colaboración entre los miembros de nuestro equipo porque dbt hace que todo el proceso sea mucho más sencillo. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Es desafiante cuando un cambio desbarata toda una ejecución y los mensajes de error son, en el mejor de los casos, vagos. También siento la necesidad de defender la obra de mi colaborador en dbt cloud. También he encontrado la estructura demasiado relajada y las configuraciones específicas de comandos y entornos resultantes caóticas. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Puedo incorporar personas más fácilmente, lo que ha aumentado drásticamente el uso de mi almacén y ha disminuido mi dependencia de scripts SQL frágiles y únicos, y tenemos todo un equipo de analistas, ingenieros y producto trabajando para tener los mismos modelos versionados listos para usar. ### 11. Hace que la transformación y gestión de modelos de datos sea mucho más manejable **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alexander V. | DevOps Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 12, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Gracias a dbt, ya no tengo que depender del equipo de ingeniería para gestionar y transformar los datos SQL dentro de nuestro almacén. Es el primer paso para mí en la organización, prueba y documentación de la totalidad de nuestros modelos de datos. Aprecio que toda esta información esté en un solo lugar bajo control de versiones. Puedo rastrear todos los cambios realizados y los detalles que rodean a cada uno. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Solucionar problemas de dependencias complejas y errores de compilación puede ser una tarea desalentadora. Hay ocasiones en las que un modelo falla y no está claro qué cambio anterior podría ser la causa. Aunque la documentación es realmente buena, he encontrado que investigar en un hilo de Stack Overflow o Slack es la respuesta para algunos de los problemas más oscuros. También encuentro que la visualización de la línea de tiempo en dbt Cloud es engorrosa. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Las transformaciones de datos son mucho más eficientes ahora con dbt. Ya no necesito crear scripts personalizados o lidiar con SQL desorganizado en los paneles, ya que ahora puedo tener una sola capa que es comprobable y mantenida para todas mis transformaciones. Es rápido y confiable ejecutar modelos en dbt Cloud, lo que me asegura que los datos son consistentes y actuales para nuestros equipos de negocio. ### 12. Flujos de trabajo de datos estructurados hechos sin esfuerzo con dbt **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Josh K. | Analytics engineering lead, Arquitectura y Planificación, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 21, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** El mayor beneficio de dbt para mí es que proporciona estructura al trabajo con datos. Lo uso regularmente con BigQuery y herramientas de control de versiones. La integración es cómoda y se facilita el trabajo en equipo. No añadió ningún retraso durante la implementación y el conjunto de características permite reutilizar la lógica en lugar de reescribirla. Ha minimizado el número de errores y me ha ahorrado tiempo en la revisión y actualizaciones. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** El lado negativo de dbt es que se vuelve rígido cuando los proyectos se expanden. Las modificaciones menores en algunos casos requieren más reajustes de lo anticipado, y esto me hace ralentizar. Los problemas de depuración de fallos no siempre son evidentes, particularmente para los miembros del equipo más novatos, y esto tiene un impacto en la velocidad de entrega. También se utiliza datos fuente limpios en la implementación y, por lo tanto, cuando las entradas son desordenadas, solo añade más carga de trabajo en lugar de facilitarlo. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Antes de usar dbt, nuestros cambios eran esporádicos y difíciles de manejar. En este punto, todo sigue el mismo camino, lo cual es ventajoso para todo el equipo. La coordinación entre sistemas fue eliminada a través de la integración y la implementación proporcionó un sentido de propiedad. Puedo percibir menos errores, un trabajo más armonioso y un mayor nivel de confianza en los productos. Ha hecho que el trabajo diario sea menos estresante y menos orientado a la construcción de valor. ### 13. Desarrollo simplificado y datos confiables con orquestación de DBT sin esfuerzo **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Florelle M. | Data Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 13, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lo que más aprecié fue la eliminación del código duplicado que solía estar distribuido en varios scripts. Este cambio ha mejorado significativamente la fiabilidad de los datos y ahora me permite implementar la lógica de negocio directamente en SQL puro. También valoro cuánto acelera el desarrollo, y encuentro que la orquestación y el despliegue con DBT son excepcionalmente sencillos. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Encontré el aspecto de la gestión de proyectos desafiante al tratar con cientos de modelos, ya que la interfaz puede ser bastante complicada a veces. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Esta herramienta ha abordado nuestras necesidades principales durante la fase de transformación de datos, mejorando la fiabilidad de los datos y haciendo el desarrollo más eficiente. También actúa como un recurso central, asegurando que todos los equipos utilicen las mismas funciones de gestión de datos, aunque tiene algunas deficiencias. En general, DBT funciona excepcionalmente bien. ### 14. Transformaciones de datos simplificadas con margen para mejorar la depuración **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Atharva P. | Cloud BI Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 15, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lo que más me gusta de dbt es que aporta las mejores prácticas de ingeniería de software a las transformaciones de datos basadas en SQL, haciendo que nuestra base de código SQL sea mantenible a gran escala. Tiene una estructura de modelo clara como capas de staging, intermedias y de informes. Proporciona macros y macros de referencia que hacen que la lógica sea reutilizable, y las dependencias son realmente fáciles de entender. Aprecio su buena colaboración con Git y la integración con el control de versiones. Dbt tiene un sólido respaldo de documentación, proporcionando un sitio de documentación autogenerado, para que todos estén al tanto de lo que sucede en el proyecto. La configuración inicial de dbt es realmente fácil gracias a su excelente documentación, y está disponible para casi todos los principales almacenes de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Uno de los puntos problemáticos es la depuración y resolución de errores. Los mensajes de error pueden ser realmente vagos, lo que dificulta identificar qué parte del núcleo causó la falla. Además, los modelos grandes son difíciles de depurar. La visibilidad del plan de consulta dentro de dbt sería realmente útil. La ejecución paso a paso para modelos fallidos también sería útil. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt proporciona una estructura estándar para nuestra base de código, facilita la transformación de datos con plantillas Jinja, organiza SQL disperso a través de herramientas, ofrece control de versiones con Git e incluye pruebas de calidad de datos, haciendo que las transformaciones sean mantenibles y las dependencias claras. ### 15. dbt se ha convertido en la columna vertebral de mis flujos de trabajo diarios de datos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ivan O. | CEO, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 25, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Cada día uso dbt para convertir datos en bruto para que estén listos para el análisis y aprecio especialmente que todo involucre solo SQL y control de versiones, sin más scripts desordenados. Me gusta la sensación de escribir consultas simples y, al mismo tiempo, disfruto de la modularidad adicional y la documentación automática. Las pruebas y mis transformaciones ejecutándose simultáneamente me brindan verdadera confianza en los conjuntos de datos que proporciono. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Cuando se trata de dbt, la curva de aprendizaje es todo un desafío y me llevó algún tiempo averiguar cómo configurar las macros y organizar los modelos de manera ordenada. La tarea de depuración también es bastante tediosa y, dado que algunos de los mensajes de error carecen de claridad, termino pasando mucho tiempo en los registros. Además, para proyectos grandes, el tiempo de ejecución puede ser bastante largo, lo que puede obstaculizar el flujo de desarrollo. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Finalmente, dbt ha resuelto el problema de mantener las transformaciones dentro de nuestro equipo. ¡No más código personalizado y scripts ad-hoc! Ahora tengo un proceso único, unificado y transparente para construir y gestionar pipelines, y esto me ha ahorrado horas, reducido los errores que cometo y proporcionado a los interesados datos más confiables. ¡Puedo ahorrar tiempo cada semana! ### 16. Puedo gestionar mis propias dependencias usando dbt. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 10, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** dbt funciona bien en Redshift, ya que eso es lo que se mencionó una y otra vez en las notas; sin embargo, dbt simplemente compila el SQL y el propio almacén de datos maneja el trabajo pesado. Usar Git y el control de versiones para los modelos de datos es bueno porque evita que el modelo de datos se descontrole. dbt también se integra con nuestra infraestructura de AWS sin causar problemas. La velocidad es suficiente, ya que simplemente pasa el trabajo a la base de datos; aunque, tener la lógica de transformación en un solo lugar es útil. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** El costo se está volviendo cada vez más caro y considerando que dbt es esencialmente un compilador de SQL sofisticado. dbt también tiene un rendimiento deficiente al manejar datos no estructurados (aunque esto puede deberse a Redshift); no estoy seguro, todo parece mezclarse. Además, la curva de aprendizaje es muy pronunciada si no estás familiarizado con Jinja y configurar archivos YAML correctamente. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt nos permite escalar el trabajo de ingeniería analítica para que no estemos ejecutando scripts SQL ad-hoc en una computadora portátil. dbt separa la lógica de cómputo y almacenamiento, permitiéndonos definir el "qué", mientras determina el "cómo". dbt gestiona automáticamente los gráficos de dependencias, lo cual es genial, ya que no puedo manejar el seguimiento de esos manualmente. ### 17. Finalmente encontramos una solución para una gestión más sencilla de los modelos de datos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** James M. | Business Intelligence Developer, Tecnología de la información y servicios, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 08, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** El hecho interesante sobre dbt es que simplifica el proceso de gestión de pipelines de datos. Se implementó con éxito y dependo de él a diario, por lo que mi frecuencia de uso es alta. La cantidad de características como pruebas de modelos, documentación y control de versiones es especialmente apreciada por mí. Ha minimizado los errores en nuestros procesos de conversión y ha simplificado mucho el proceso de trabajo en equipo, y ha ayudado al equipo a mantener pipelines que son uniformes y estructurados en todos los proyectos. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Lo que no me gusta de dbt es que puede ser difícil solucionar errores de modelo. Las características son buenas, pero los mensajes de error no siempre son útiles para revelar el problema. La alta frecuencia de uso implica que tales momentos tienen la capacidad de descarrilar los flujos de trabajo ya que lo uso con frecuencia. Hay un servicio de atención al cliente receptivo, pero las soluciones para casos extremos no siempre están disponibles de inmediato, por lo que el equipo ocasionalmente tiene que verificar los resultados antes de continuar. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Dbt ha resuelto el problema de transformaciones inexactas o inconsistentes dentro de nuestros flujos de trabajo. Tiene una implementación sencilla y lo uso con frecuencia, por lo tanto, mi frecuencia de uso también es alta. Tiene muchas características que se pueden usar para probar y hacer un seguimiento de la versión que ayuda a descubrir errores en las etapas iniciales. Es una cooperación ágil en todo el equipo, reduce las verificaciones manuales que deben hacerse múltiples veces y asegura que nuestros datos sean confiables y puedan usarse en informes y decisiones empresariales. ### 18. Gestión de Datos Eficiente con Espacio para Mejorar la Documentación **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mehdi N. | Data Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 04, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Aprecio dbt por sus prácticas seguras en ingeniería de software, que considero cruciales, particularmente para asegurar la integridad a través del linaje de datos, lo cual juega un papel significativo en nuestro marco de seguridad. El versátil sistema de plantillas mejora efectivamente nuestra modularidad de datos, lo que amplifica la eficiencia de nuestros procesos de datos. La intuitiva creación de plantillas también mejora significativamente la experiencia del usuario al hacer que nuestros tableros sean más eficientes operativamente. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Desearía que los mensajes de error fueran más claros. A veces, es difícil identificar la raíz de los problemas basándose en los mensajes actuales. Además, la documentación podría ser más amigable para principiantes, ya que los nuevos usuarios podrían encontrarlo desafiante de navegar y entender. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt resuelve problemas de datos inconsistentes, haciendo que los modelos sean fáciles de mantener. La plantilla aumenta la eficiencia y el linaje de datos garantiza calidad y seguridad. ### 19. Flujo de trabajo de proyecto de datos confiables **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Elia M. | Data transformation engineer, Contabilidad, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 30, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lo que más me gusta de dbt es que mi trabajo de modelado es mucho más cómodo. Paso todo mi tiempo modificando la lógica o verificando los cambios y el conjunto de características es lo que realmente necesito. Lo opero con Snowflake, y esa integración asegura que mis actualizaciones sean regulares. La instalación fue relativamente rápida y la cantidad de veces que se ha utilizado la herramienta demuestra hasta qué punto ha venido a mi rescate para mantener los proyectos y asegurar que estén bien organizados. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Lo que no me gusta es que hay algunos lugares que no me brindan la flexibilidad que necesito cuando trabajo en grandes porciones de trabajo. Impone procedimientos adicionales que interrumpen mi ritmo. Estos puntos débiles son visibles ya que estoy en dbt tantas veces. Hay una buena respuesta del soporte al cliente, pero aún así las restricciones influyen en mi velocidad durante las semanas pico. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Dbt aborda nuestro problema de mantenimiento desorganizado de modelos en el equipo. Lo aplico en mis actividades diarias, haciendo un seguimiento de los cambios y actualizando y asegurando que todo vaya en la dirección correcta. El tamaño de las características se adapta muy bien a nuestro flujo de trabajo y la frecuencia de uso demuestra lo mucho más fácil que es ahora nuestro proceso. Nos ha ayudado a prevenir casos de mala comunicación y nos ha permitido a todos estar más seguros del trabajo que llevamos adelante. ### 20. Automatización de Datos Confiable y KPIs Fiables **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohamed A. | General Management, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** December 15, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lo que más aprecié de DBT fue su capacidad para automatizar la creación de modelos de datos de formularios, lo que me permitió confiar en los datos. Me sentí seguro de que los KPI mostrados eran precisos, gracias a la lógica de transformación que había sido probada y abordada a fondo, lo cual encontré particularmente valioso. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** La curva de aprendizaje podría ser más suave, y la interfaz de usuario se beneficiaría de algunas mejoras. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Mi prioridad es asegurarme de que las decisiones estratégicas que tomo estén basadas en datos confiables y consistentes. DBT permite esto proporcionando una columna que transforma los datos en métricas claras, eliminando cualquier desconfianza en los datos. Esto se logra sin requerir su propia visualización, permitiendo que el enfoque permanezca en la calidad del modelo de datos. Como resultado, la agilidad y la velocidad de los informes mejoran significativamente. ### 21. Transformación de datos sin esfuerzo con configuración e integración fáciles **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jay P. | Data Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 26, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** DBT es una herramienta de construcción de datos que es muy fácil de configurar, de usar y la estamos utilizando todos los días para nuestra transformación de datos. Es muy fácil de integrar y aprovechar la herramienta con muchas características. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** A veces, experimenta tiempo de inactividad del servidor. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT está resolviendo donde nuestro analista de negocios tiene datos distribuidos en muchas tablas diferentes en nuestro almacén. Usando DBT, hice un datamart donde reuní toda esa información para que nuestros analistas de negocios puedan obtener toda la información que necesitan de una sola tabla. ### 22. Transformaciones SQL de primera clase en dbt **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** nayan S. | Manager Analytics , Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 08, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** La transformación SQL es lo mejor que tiene dbt. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Nada por ahora, pero los precios parecen altos para ejecutar el modelo. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Parte de ETL e ingeniería de datos. Desarrollamos métricas y tablas de hechos en la transformación dbt. ### 23. Easy-to-Use DBT for Version-Controlled SQL Models **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dylan C. | RevOps Lead, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 05, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** I use DBT for a lot of our sql models to version control. It's easy to use and helpful **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** So far there really hasnt been anything wrong with the platform. You need admin that know what they're doing **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Data model version control and merging updates into snowflake tables on schedules ### 24. Modelado en la Nube Rápido y de Alto Rendimiento **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Olena C. | Analytics Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** velocidad de construcción de modelos, rendimiento, basado en la nube **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** una curva de aprendizaje pronunciada para usuarios no técnicos, un alto consumo de recursos con grandes conjuntos de datos y la falta de programación incorporada. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt (herramienta de construcción de datos) resuelve el problema crítico de la transformación de datos ineficiente, aislada y no verificada al permitir que los analistas de datos e ingenieros transformen datos dentro de su almacén utilizando SQL. ### 25. Si vale la pena, un transformador de datos con características asombrosas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ali A. | Analytics Engineer / BI Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 01, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Aprecio cómo esta herramienta incorpora principios de ingeniería de software a nuestro proceso de recopilación de datos, haciéndolo más escalable, auditable y confiable. También disfruto mucho la capacidad de escribir pruebas sencillas que se ejecutan automáticamente. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** A veces, manejar transformaciones muy complejas o tareas de preprocesamiento requiere el uso de paquetes de Python más avanzados, lo que significa que a menudo necesito depender de soluciones externas. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** En esta etapa, podemos usarlo para escalar de manera confiable nuestras métricas de negocio, lo que nos proporciona mayor velocidad y está transformando nuestro stack de datos debido a sus robustas operaciones y características de preparación de datos. La integración con DBT es fluida, haciendo que todo el proceso sea suave. ### 26. Potentes características e integración con Git, pero los mensajes de error necesitan mejorar **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Marissa M. | Data Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 27, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** DBT ofrece características valiosas para el desarrollo rápido de software, y lo que más aprecio es su integración perfecta con Git. Su diseño modular, que incluye la capacidad de construir modelos reutilizables, realizar revisiones de código y generar documentación automática, es excelente. Además, me impresiona su capacidad para definir y ejecutar pruebas de calidad, lo que mejora aún más el proceso de desarrollo. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Cuando una ejecución de DBT falla, los mensajes de error que se muestran en la terminal son bastante genéricos. Esto me resulta frustrante porque significa que tengo que pasar tiempo extra buscando en los registros para averiguar qué salió mal. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Resuelve muchos problemas, especialmente en términos de confianza en los datos, y mejora la integración. El método funciona sin problemas y acelera los procesos. Pasamos de cientos de scripts desorganizados a una estructura de canalización lógica y mantenible. ### 27. Finalmente pusimos orden en las definiciones de métricas complejas. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daniele B. | Data Health Engineer, Consultoría de gestión, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 05, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Es muy bueno que dbt nos brinde la capacidad de escribir nuestra lógica de transformación como código de aplicación. El proceso de integrarlo con Git implica que todo nuestro equipo puede contribuir a los modelos de datos y seguir los cambios sin complicaciones, y también revertir cambios. Incluso la separación del entorno de desarrollo y producción desde el principio es una ventaja tremenda, para que podamos asegurarnos de que estamos probando cosas nuevas sin influir necesariamente en los informes en vivo. Por último, el proceso de generación de documentación automatizada ha hecho que los modelos de datos sean tan simples de comprender, incluso para los usuarios de negocio, sin tener que tocar nunca un SQL. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** La configuración inicial de dbt puede ser un poco complicada a veces y con una mezcla de sistemas operativos y conexiones a bases de datos locales. También carece de su propio programador, por lo que aún necesitaremos una herramienta de orquestación externa para llevar a cabo nuestras canalizaciones de datos. La plantillas avanzadas de Jinja y los macros resultaron ser más engorrosos para que nuestro equipo los aprendiera que el SQL más simple. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Nuestra mayor debilidad antes de dbt era la inconsistencia en los informes entre departamentos, lo que contribuía a la falta de cifras y grandes debates sobre los números correctos entre departamentos. Marketing podía reportar una cifra de adquisición de nuevos clientes y ventas podía reportar una cifra completamente diferente, lo que podía ralentizar la toma de decisiones. Ahora tenemos una definición controlada por versiones de todas nuestras métricas comerciales críticas desde que dbt está en funcionamiento. Este cambio significó que nuestro equipo de liderazgo confía implícitamente en las cifras y ya no pasa tanto tiempo en la reconciliación de números, sino que puede realmente analizarlos. ### 28. DBT - De la ciencia de datos a la estrategia de producto **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Masha P. | Senior Product Manager, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 14, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Me gustó cómo cambió completamente la forma en que mi equipo y yo interactuamos con la información. Con DBT, sé que nuestros clientes, las métricas de uso son precisas y consistentes, y es fantástico porque prioriza la funcionalidad para validar nuestras hipótesis de producto. Me encantó DBT porque se basa en datos confiables para tomar decisiones. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Para los miembros del equipo que no están familiarizados con los flujos de trabajo de ingeniería, hacerlo podría ser un desafío. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Es muy útil y nos beneficia mucho porque toma en serio el desarrollo de productos basado en datos, y para mí es genial porque proporciona capacidades de análisis confiables, y sinceramente, dbt es una inversión estratégica que vale la pena. ### 29. Buen rendimiento en BigQuery, pero el enfoque en monetización decepciona **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Duvan Dario D. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 06, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** dbt core para transformaciones de datos sobre bigquery **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** El cambio en el modelo de negocio para centrarse en la monetización ha sido notable. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Generar datos de manera estructurada y con control de versiones en las ETLs resulta sencillo utilizando SQL. Esta herramienta facilita el manejo y la organización de la información durante los procesos de extracción, transformación y carga. ### 30. Gran herramienta para transformar documentos fácilmente y aprovechar sus funciones. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Eduardo V. | Data Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 18, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Lo que más me gustó fue poder transformar modelos, lo cual es fácil con DBT porque ha sido extremadamente bueno y útil, con documentación comprensible, y acelera el tiempo de desarrollo. La documentación es interactiva, gestionada y esencial. Funciona bien ahora. Me gustan la mayoría de sus características. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** El único problema que tuve hace un tiempo fue que recibimos un error sin código de error, lo cual fue difícil de solucionar porque no era muy informativo. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT hace un gran trabajo resolviendo problemas en la creación de modelos de datos colaborativos, análisis de grandes datos y calidad de datos, lo cual es beneficioso para nosotros también debido a sus herramientas ETL. Una vez que los entiendes, todo funciona en conjunto, haciendo el trabajo más fácil. ### 31. DBT es una herramienta ETL increíblemente poderosa, versátil y económica. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Andy M. | Business Intelligence Architect, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 26, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Es económico usar el servicio en la nube de DBT. DBT en sí es gratuito para un entorno autoalojado. Muy fácil de configurar para desarrollo/pruebas locales. Bastante intuitivo de usar. Flexibilidad de macros, funciones, Jinja, etc. Fácilmente integrable con Snowflake, Clickhouse, Postgres, etc. Nunca he tenido que contactar con el soporte al cliente de DBT ni una sola vez en los más de 5 años que lo he estado usando. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Desearía que se admitiera más sintaxis de Jinja (como Ansible). También desearía que más funcionalidades fueran predeterminadas en el producto (por ejemplo, esquemas YAML generados automáticamente). Estaba realmente emocionado con la funcionalidad de capa semántica que DBT lanzó, pero parece que el producto final fue una decepción y no tiene algunas de las funcionalidades que otras capas tienen, como los agregados simétricos. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Construir canalizaciones ETL/ELT, o construir una herramienta ETL/ELT reutilizable, por mi cuenta tomaría mucho tiempo. Por el contrario, comprar una solución también tiende a ser bastante caro y la mayoría de los proveedores no abren el código fuente, por lo que no podría alojarlo yo mismo si tuviera sentido económico. DBT es tanto fácil de configurar como económico, por lo que realmente supera a todas las otras opciones. ### 32. Transforma SQL con principios de ingeniería, pero tiene una curva de aprendizaje pronunciada. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** James B. | Data Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 19, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Realmente aprecio cómo DBT lleva los principios de ingeniería de software a SQL, transformando nuestro SQL en un modelo de datos confiable. Esto ayuda a resolver errores de informes que de otro modo consumirían una cantidad significativa del tiempo de nuestro equipo de TI. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Realmente no me gustó que requiera dominar conceptos como Jinja y Git. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Al centralizar la lógica de transformación de datos y elevarla a un nivel superior, esta herramienta se vuelve esencial para cualquier equipo de TI que gestione un almacén de datos. Permite a los equipos ir más allá de simplemente generar información, permitiéndoles crear productos de datos escalables y de alta calidad. ### 33. DBT excelente software de modelado colaborativo de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kathryn M. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 13, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Me gusta simplificar la transformación de los datos y aprovechar SQL y Python en DBT; además, sus habilidades son ideales para nuestras necesidades. Finalmente, me gustó que fuera relativamente económico en comparación con otras herramientas similares. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Lo negativo para mí es que a veces el proceso de desarrollo analítico puede ralentizarse un poco. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Es muy beneficioso y si resuelve los problemas en los proyectos y el análisis de grandes cantidades de datos y la transformación de los datos basados en SQL y termina siendo útil para nuestro equipo y realmente funciona bien, espero que se mantenga así. ### 34. Proporciona una excelente visión de las diversas fuentes y flujos de datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kevin E. | Director Of Data, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 28, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Me gusta que tenga capacidades de detección de errores y ofrezca una amplia gama de conexiones. Facilita la sincronización de datos analíticos y tiene una interfaz de usuario simple que hace que la gestión de datos sea fácil. Pude navegar fácilmente por las páginas usando el panel lateral. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Estoy satisfecho con la plataforma, no he encontrado ningún problema todavía. El equipo ha sido excelente con nosotros, han desarrollado una herramienta de gestión impresionante. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Nos ha permitido traer los datos más relevantes, ofreciendo una forma sencilla de transferir datos de manera segura. Podemos obtener información importante sobre el producto, lo que me ha ayudado a ahorrar tiempo y esfuerzo. He tenido una excelente experiencia con esta plataforma. ### 35. DBT desde mi punto de vista **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anandhakumar R. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 28, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** La lógica de transformación de datos se puede expresar en SQL Los datos se pueden transformar en lotes Fácil de usar, tiene muchas buenas características similares a las de la aplicación web Django **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** No es posible unir múltiples tipos de bases de datos. Es decir, combinar dos bases de datos como Oracle y MySQL. Se requiere un clúster persistente para ejecutar las sentencias SQL. Al igual que Presto/Hive, no se puede conectar directamente a BI. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Permite a los ingenieros transformar datos en su data lakehouse utilizando sentencias select en SQL. Convierte sentencias select de SQL en Tablas o Vistas Soporta procesos de DW como incremental, SCD, etc., Representación gráfica de pipelines ### 36. Facilita la implementación de código analítico de manera rápida y sencilla **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ali M. | Senior Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** La plataforma se destaca por su excepcional consistencia y puntualidad. Es intuitiva y bien diseñada, lo que facilita que nuestro equipo comience a trabajar rápidamente, sin la complejidad o carga habitual. Uno de los beneficios más notables para nosotros ha sido su rentabilidad. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Hemos tenido una experiencia fantástica trabajando con esta plataforma y estamos encantados con los resultados. A medida que nuestras necesidades de datos han crecido, la plataforma se ha adaptado sin problemas. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Esta plataforma ha facilitado la implementación de una nueva estrategia de datos. Nuestro equipo de datos ahora opera de manera más eficiente, sin la complejidad de coordinar múltiples sistemas o métodos de extracción. ### 37. Modelado de datos fácil de usar con integración sin problemas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios Financieros | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 09, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** DBT es excelente para organizar modelos de datos. Es fácil de usar, se integra bien con otras herramientas, y tuvieron un gran proceso de incorporación. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** En dbt Cloud, no puedo trabajar en dos ramas diferentes al mismo tiempo en diferentes navegadores. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT nos permite tomar datos en bruto de muchas fuentes y convertirlos en tablas de salida limpias y fáciles de usar que se utilizan en nuestra herramienta de BI. ### 38. Ventajas y desventajas de la TDC en el ámbito profesional **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sai Krishna K. | Infra technology specialist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 22, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Trabajé en DBT durante 2 años como ingeniero de datos. Es útil para escribir consultas SQL dinámicas creando modelos y podemos escribir código en pyspark. Usando ambas características, podemos realizar transformaciones de datos complejas. Un linaje adecuado es una ventaja añadida. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** DBT por sí solo no es mejor, debería integrarse con otros almacenes como Snowflake, donde hay otras opciones en el mercado que tienen ambos. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Me ayudó a escribir consultas complejas de transformación de datos y el costo también es bajo en comparación con otras plataformas disponibles. ### 39. ETL simplificado solo con SQL **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Editorial | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 18, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Todo lo que necesito es escribir algunas sentencias SQL select y especificar el tipo de materialización. Mi tabla se creará con el tipo de carga que quiero realizar. Los tickets de soporte se resuelven rápidamente por el equipo de soporte. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** A veces el error no se describe adecuadamente. Esto hace que el análisis de errores y la depuración sean difíciles. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT elimina la necesidad de escribir código complejo y trabajos de orquestación tediosos. Puedo crear cualquier modelo solo con SQL y la orquestación se facilita creando trabajos. La función de etiquetas con linaje hizo mi trabajo fácil al ejecutar una secuencia de modelos. El linaje es útil para visualizar el flujo de datos. La función de lint ayuda con el formato del código. ### 40. Conocimiento de SQL suficiente para convertirse en un Ingeniero de Datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Producción de medios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 18, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Uso de SQL. Estrategias incrementales: que facilitan la adición, fusión y actualización completa. Instantáneas: que hacen que la construcción del modelo SCD tipo 2 sea libre de errores. Alta disponibilidad: estamos usando Dbt Cloud, rara vez veo fallos en las canalizaciones. Pruebas: que ayudan a validar los datos. La configuración es sencilla. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Durante el desarrollo, a veces los cambios se almacenan en caché. Por lo tanto, los cambios no se reflejarán, lo que requiere la eliminación de la carpeta de destino o las dependencias o limpiar para resolverlo. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Construcción de tablas agregadas para la capa Gold. La línea de datos ayuda a identificar las tablas involucradas en caso de nuevos cambios. ### 41. Un cambio de juego para la creación de paneles **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Servio Q. | Software Engineer, Software de Computadora, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 30, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Al principio te sentirías realmente extraño, pero después de comenzar la integración notarás lo fácil que es de usar. Gran documentación y comunidad. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** El despliegue inicial no es ideal, y sería beneficioso tener una interfaz para dbt Core que apoye a los analistas que no usan Git a diario pero que aún así se benefician de sus ventajas. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Crea una interfaz de usuario para algunas herramientas como dbt core que ayudaría a las personas no técnicas a probar el producto. ### 42. Mejor herramienta de modelado de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rijul S. | Lead Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 15, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** hermosa trazabilidad de datos fácil de usar e implementar los cursos de aprendizaje de dbt proporcionados por dbt son muy útiles el intercambio y la orquestación de datos es muy fácil el desarrollo en la nube ide es muy bueno el soporte al cliente es extremadamente rápido y eficiente la integración con snowflake y GitHub es fácil usando diariamente esta herramienta para construir modelos de datos **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Las funciones beta se lanzan muy lentamente. El resto todo GENIAL. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** construir los modelos de negocio a partir de tablas y vistas en el enfoque tradicional utiliza procedimientos almacenados, rutinas, etc. pero la nueva forma de construir informes analíticos y data marts es utilizando CTE [expresión de tabla común] que dbt resuelve. dbt también resuelve y proporciona hermosos linajes, desde donde sus datos de origen se trasladan a la capa final del mart. dbt proporciona linaje a nivel de tabla y es súper útil. la elaboración de informes en una sola capa es resuelta por dbt, lo que significa que el desarrollador no necesita iniciar sesión en el almacén de datos para realizar el desarrollo. dbt separa el almacén de datos de la capa de modelado. ### 43. Principalmente usamos DBT cloud para ETL en la organización. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sushanth U. | Tableau Developer and Admin, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 16, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Es simple, basado en SQL y fácil de controlar con versiones. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Desafiante gestionar dependencias a gran escala y complejas **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Dado que está basado en SQL, es fácil gestionar el pipeline ETL. ### 44. Elevando nuestra pila de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios Financieros | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 03, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** La capacidad de dbt para optimizar los flujos de trabajo de datos es excelente. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Aunque dbt es excelente, para conjuntos de datos extremadamente grandes o transformaciones altamente complejas, la compilación nativa de SQL aún podría requerir un conocimiento profundo de optimización o soluciones alternativas para lograr un rendimiento máximo. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Racionalizar nuestros flujos de trabajo de datos y el proceso ELT ### 45. DBT (Data Build Tool) para construir excelentes modelos de datos de manera rápida y colaborativa. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** MAMIDALA V. | Senior System Engineer, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** November 19, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Las cosas que más y mejor me gustan de dbt son que no solo ayuda a crear transformaciones, sino que también puede ayudar a gestionar y realizar transformaciones en una vista e integrarse fácilmente con BigQuery. Puedo usar y configurar la transformación según el objeto, como tabla, vista o incremental, junto con características como gráficos de linaje generados automáticamente y puedo realizar pruebas nativas con pocas líneas de código en un archivo YAML y puedo reutilizarlas. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** No hay mucho que desagradar en dbt, el código reutilizable puede ser un poco confuso y saltar de una rama a otra puede ser frustrante. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT me ayudó a mí y a mi equipo a probar las canalizaciones de datos en el desarrollo interno local y a realizar pruebas de canalización CI/CD junto con la migración de datos a destinos como Bigquery. ### 46. Abrumador cuando se trata de optimizar y centralizar tus grandes datos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Muhammad Talha A. | Data Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 10, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** 1. La documentación que genera cuando todos los modelos están diseñados. Define claramente qué capas intermedias y finales están conectadas entre sí. 2. Las ejecuciones del modelo incremental me ayudaron enormemente a optimizar grandes modelos de datos mientras manejaba miles de millones de filas de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** No encontré ninguna dificultad en aprender DBT ya que era bastante básico y también apliqué SQL fluff para optimizar mi codificación. Como usuario, no encontré mucha dificultad en operar a través de dbt. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Anteriormente, estaba usando GBQ para crear miles de líneas de procedimientos almacenados y había tantas tablas interconectadas dentro de él. Era bastante difícil determinar de qué estaban compuestas las tablas. Cuando comencé a usar DBT, pude determinar y encontrar rápidamente las capas de preparación e intermedias con el propósito de crear una capa final y la documentación que crea era increíble. Estoy hablando de dbt docs generate y dbt docs serve. ### 47. Revisión de DBT **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sangavi D. | Data Engineering, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** Usando consultas SQL, es una plataforma fácil para transformar los datos. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Para un sistema heredado, no es útil para la transformación. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Transformación de datos ### 48. Revisión de DBT **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** DBT es fácil de usar y ayuda a mantener nuestros datos confiables, actualizados y seguros. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** Actualizar desde el núcleo es realmente caro sin que haya diferencias significativas además del número de usuarios. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** DBT nos ayuda a construir nuestros modelos y mantenerlos actualizados en nuestro almacén. ### 49. Gran experiencia con dbt **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios Financieros | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 01, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** dbt es la mejor herramienta de transformación en la industria y me encanta dbt por sus capacidades de prueba, modelado y capa semántica. Es fácil de usar y de mantener. Es fácil de integrar con otras herramientas como la integración. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** dbt debería agregar más capacidades de IA más rápido **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** dbt está resolviendo todos los problemas de integración, integridad y calidad de datos para nuestra empresa mientras sirve como una gran herramienta de transformación. ### 50. Es como ver a un viejo amigo que realmente te gustaba pero que no has visto en un tiempo. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** 📈 Rho L. | Business Intelligence Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 18, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de dbt?** En su esencia, DBT alinea tres tecnologías para entregar conocimiento de manera más efectiva: SQL, YAML y Jinja. Puedes hacer mucho solo con SQL y YAML. Agregar Jinja hace que SQL se sienta mucho más como el desarrollo tradicional. Realmente extrañaba eso. Es como ver a un viejo amigo que realmente te gustaba pero que no has visto en un tiempo. dbt es mágico para transformar y modelar datos. Es una plataforma que nos permite manejar, dar forma y organizar los datos para modelar el negocio. Con la ayuda de DBT, podemos implementar el principio de separación de preocupaciones para organizar y gestionar nuestras transformaciones. Una de las herramientas clave que ofrece DBT son los Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs), mapas que ilustran el camino que nuestros datos toman desde la fuente hasta el destino final. Estos mapas ilustran el arco de transformación de datos. Comenzamos con los datos de origen, que a menudo son desordenados y sin refinar. Usamos DBT para realizar una serie de transformaciones, llevando los datos en un viaje desde un multiverso de caos a un mundo de comprensión. Limpiamos los datos, aplicamos reglas de negocio y aseguramos que los datos se ajusten a nuestros modelos dimensionales de negocio. Estos modelos o lógica de negocio central sirven como la base para los informes. A medida que avanzamos a lo largo del arco de transformación, nuestros datos comienzan a tomar forma. Podemos construir data marts para áreas o funciones específicas del negocio. Estos data marts se construyen con nuestros modelos dimensionales de negocio, asegurando que los datos estén estructurados de una manera que apoye un análisis e informes eficientes. Informes sobre nuestros modelos dimensionales de negocio. Con los datos ahora organizados y modelados de una manera significativa, podemos desbloquear valiosos conocimientos y empoderar a los tomadores de decisiones con información procesable... a escala. Podemos segmentar y desglosar los datos, aplicar filtros y profundizar en dimensiones específicas para entender tendencias, patrones y valores atípicos. Los informes que desarrollamos son consistentes porque provienen de una única fuente de verdad, el modelo dimensional de negocio. **¿Qué es lo que no le gusta de dbt?** dbt requiere un cambio de mentalidad. Tienes que aceptar cómo piensan sobre el modelado. Es opinado. dbt es agnóstico en cuanto al método (data vault, mesh, kimball). Pero la estructura importa y necesitas dedicar algo de tiempo para entender la mentalidad de dbt en torno a la estructura. **¿Qué problemas resuelve dbt y cómo le beneficia eso?** Te contaré sobre el estado de nuestros datos. En ese momento, no lo sabíamos. Ese era el problema. Era una caja negra. Nuestro modelo de datos era opaco con lógica dispersa por toda la pila de datos. A medida que examinamos los bordes, comienza a formarse una imagen. Imagina un denso y espinoso matorral, cada matorral representando un enredo de información. Así es como lo veo: indomable, entrelazado y caótico. La dirección tiene una perspectiva diferente. Lo llaman "espagueti", un plato giratorio de fideos enredados. En realidad, no está lejos de la verdad. Cada informe se alimentaba directamente de la fuente, la lógica de cada uno era autónoma y a veces prestada. ## dbt Discussions - [¿Qué es el modelado de datos DBT?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-dbt-data-modelling) - 2 comments - [¿Qué es la tecnología DBT?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-dbt-technology) - 2 comments - [What is DBT database tool?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-dbt-database-tool) - 1 comment - [¿Para qué se utiliza la herramienta DBT?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-dbt-tool-used-for) - 2 comments - [View dbt pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/dbt/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-13+17%3A14%3A23+-0500&secure%5Bsession_id%5D=04210a79-cc99-4aea-b86a-e6e11f072be4&secure%5Btoken%5D=8d2c38d613483e549e1405e18ee8fb01f7e6d1e3e085889a4540f5f416a859b0&format=llm_user) ## dbt Integrations - [Amazon EC2](https://www.g2.com/es/products/amazon-ec2/reviews) - [Apache Airflow](https://www.g2.com/es/products/apache-airflow/reviews) - [Azure Databricks](https://www.g2.com/es/products/azure-databricks/reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - [Fivetran](https://www.g2.com/es/products/fivetran/reviews) - [GitHub](https://www.g2.com/es/products/github/reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - [Monte Carlo](https://www.g2.com/es/products/monte-carlo/reviews) - [PostgreSQL](https://www.g2.com/es/products/postgresql/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - [Spark](https://www.g2.com/es/products/apache-spark/reviews) ## dbt Features **Informes** - Interfaz de informes - Pasos para responder - Gráficos y tablas - Tarjetas de puntuación - Paneles **Acceso a orígenes de datos** - Amplitud de las fuentes de datos - Facilidad de conectividad de datos - Conectividad API **Gestión** - Auditoría **Gestión de datos** - Integración de datos - Metadatos - Autoservicio - Flujos de trabajo automatizados **Automatización** - Automatización del flujo de trabajo - Soporte multiplataforma - Gestión de datos **Plataformas de DataOps de IA Agente** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en múltiples pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje Adaptativo - Toma de decisiones **Herramientas de Capa Semántica - Despliegue e Integración** - Soporte Multi-Entorno y Multi-Nube - Integración de API y SDK **Transformación de datos** - Análisis en tiempo real - Consulta de datos **Interacción de datos** - Elaboración de perfiles y clasificación - Gestión de metadatos - Modelado de datos - Unión de datos - Combinación de datos - Calidad y limpieza de datos - Uso compartido de datos - Gobierno de datos **Funcionalidad** - Transformación - Automatización - Escalabilidad **Analytics** - Capacidades analíticas - Visualizaciones de Dasboard **Funcionalidad** - Gestión de documentación - Soporte de plataforma - Funcionalidad de plantilla **Conectividad de Datos y Federación - Herramientas de Capa Semántica** - Federación de Consultas entre Fuentes - Adaptación Dinámica de Esquema y Metadatos **Exportación de datos** - Amplitud de integraciones - Facilidad de integraciones - Flujos de trabajo de datos **Monitoreo y Gestión** - Observabilidad de datos - Capacidades de prueba **Administración** - Alertas de error - Automatización de servicios - Gestión del flujo de trabajo **Modelado de Datos y Métricas - Herramientas de Capa Semántica** - Métricas Derivadas y Calculadas - Funciones de Inteligencia de Tiempo **Conectividad** - Integración con Hadoop - Integración con Spark - Análisis de múltiples fuentes - Lago de datos **Funcionalidad** - Identificación - Corrección - Normalización - Limpieza preventiva - Coincidencia de datos **Implementación en la nube** - Soporte de nube híbrida - Capacidades de migración a la nube **IA generativa** - Generación de texto **Agente AI - Automatización de Almacén de Datos** - Asistencia proactiva **Optimización del rendimiento - Herramientas de capa semántica** - Caché de Consultas y Aceleración - Optimización Adaptativa de Consultas **Autoservicio** - Campos calculados - Filtrado de columnas de datos - Descubrimiento de datos - Buscar - Colaboración / Flujo de trabajo - Automodelado **Operaciones** - Flujo de trabajo de datos - Descubrimiento gobernado - Análisis integrados - Cuadernos **Gestión** - Informes - Automatización - Auditorías de Calidad - Tablero de instrumentos - Gobernanza **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Gobernanza - Herramientas de Capa Semántica** - Gobernanza y Observabilidad de la IA - Linaje Métrico para Datos de Entrenamiento de IA - Control de versiones y análisis de impacto de cambios **Análisis avanzado** - Análisis predictivo - Visualización de datos - Servicios de Big Data **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Inteligencia Avanzada - Herramientas de Capa Semántica** - Interfaz de Consulta en Lenguaje Natural - Capa Semántica para Modelos de IA/ML - Motor de Recomendación **Habilitación de IA Agente - Herramientas de Capa Semántica** - Orquestación de Consultas Agenciales - Capa de razonamiento contextual - Automatización de flujos de trabajo mediante agentes semánticos **Creación de informes** - Transformación de datos - Modelado de datos - API de integración **Plataforma** - Soporte para usuarios móviles - Personalización - Administración de usuarios, roles y accesos - Internacionalización - Sandbox / Entornos de prueba - Rendimiento y fiabilidad - Amplitud de las aplicaciones de los socios ## Top dbt Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (740 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (651 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,156 reviews)