Primera dbt Meetup en Buenos Aires

¿Qué son los encuentros o meetups de dbt? Los encuentros de dbt son eventos de networking abiertos a todas las personas que trabajan con datos. Las charlas se centran principalmente en la experiencia de los miembros de la comunidad con dbt, aunque también se pueden encontrar presentaciones sobre temas más amplios como ingeniería de datos, arquitectura de datos, operaciones de datos, modelado, pruebas y estructuras de equipo.

🤝Organizadores: Victoria (dbt Labs) and Aldo Escobar (Mutt Data)
🏠 Anfitriones: Mutt Data - Av. Sta. Fe 1752 PB B, C1060 Cdad. Autónoma de Buenos Aires, Argentina
🍕Catering: \

Para asistir, lee la Política de salud y seguridad y las Condiciones de participación: https://www.getdbt.com/legal/health-and-safety-policy

📝Agenda

• 18:00 - 18:30 | Llegada y Recepción (30 min)
• 18:30 - 18:45 | Bienvenida a cargo de Mutt Data (5 min)
• 18:45 - 19:00 | ¿Qué hay de nuevo en el mundo de dbt? (Victoria Perez Mola, dbt Labs)
• 19:00 - 19:30 | Charla #1: Como optimizamos modelos incrementales de dbt-postgres sobre tablas de 500GB+
• 19:30 - 20:00 | Charla#2: Materializaciones: Lo que está bajo el capó de dbt
• 20:30 - 21:00 | Networking y cierre

🗣️Charla #1: Como optimizamos modelos incrementales de dbt-postgres sobre tablas de 500GB+
Cuando trabajamos con modelos incrementales en dbt dependemos de subqueries o CTEs que buscan una fecha de corte desde donde tenemos que procesar las novedades de nuestro pipeline. A simple vista pareceria que de esta manera no vamos a estar leyendo toda la data historica de la tabla, no? No, al crear queries complejas el planner de Postgres a veces nos sabe como optimizar y hay que ayudarlo.

Speaker bio: Gonzalo Villafañe, Data Engineer de Mutt Data

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🗣️Charla #2: Materializaciones: Lo que está bajo el capó de dbt
¿Qué pasaría si pudieras hacer que tus modelos de datos sean más inteligentes, robustos y flexibles? En esta charla descubriremos cómo las materializaciones en dbt nos permiten optimizar nuestros pipelines de datos y agregar funcionalidades personalizadas. Exploraremos casos prácticos para evidenciar su gran potencial: desde el reproceso eficiente de históricos en tablas con grandes volúmenes de datos, hasta la creación de materializaciones personalizadas que nos permitan manejar las particularidades de nuestros procesos, mejorando tanto el rendimiento como la flexibilidad

Speaker bio: Lucas Trubiano, Data Engineer del equipo Analytics Engineering en ITTI

➡️ Únete a la comunidad dbt Slack: https://www.getdbt.com/community/
🤝 Para una mejor experiencia, asegúrate de añadir el canal #local-argentina en el slack de dbt (https://slack.getdbt.com/).
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dbt es el estándar en transformación de datos, utilizado por más de 40.000 organizaciones en todo el mundo. Mediante la aplicación de las mejores prácticas de ingeniería de software, como la modularidad, el control de versiones, las pruebas y la documentación, el flujo de trabajo de ingeniería analítica de dbt ayuda a los equipos a trabajar de forma más eficiente para producir datos en los que toda la organización puede confiar. Más información: https://www.getdbt.com/