DBT Best Practices в действии: опыт проекта California Integrated Travels TL;DR: что у них сработало: ✅ Четкое определение объема изменений с подробными комментариями и шаблонами PR ✅ Автоматический отчет о влиянии на данные в каждом PR ✅ Тщательное QA через сравнение prod и dev данных 🤔 Почему это важно? С ростом популярности dbt проекты становятся все масштабнее, а количество людей, работающих с данными, постоянно растет. В таких условиях поддержание качества данных и стабильности production-среды становится серьезным вызовом. 📊 О проекте Cal-ITP: - Почти 400 dbt моделей - Охватывает платежи, расписания, остановки и даже переводы - Сложная структура данных (хотя точные объемы не раскрываются) 💡 Ключевой вывод: правильные практики разработки и тестирования критически важны для масштабных dbt проектов. Статья на medium