Все мы знаем, что существует множество способов преобразования данных — от простых скриптов на коленке и длинных SQL-запросов до сложных платформ, таких как Airflow. Однако часто эти методы имеют свои недостатки и не удовлетворяют нашим потребностям.

В этом докладе мы рассмотрим, как dbt и Python могут решить многие проблемы в области преобразования и подготовки данных для аналитики. Разберем, как сделать пайплайн для обработки наших данных с тестированием и версионированием. Добавим в скучный SQL шаблонизатор Jinja и функции на Python.