Sinopse do Episódio "Harnessing The Power of Data Observability on Elementary for dbt Users with Maayan Salom"

Neste episódio falamos com Maayan Salom sobre dbt e Elementary e como essas duas ferramentas tem ajudado times de dados a implementar de forma eficiente e segura pipelines de dados.O dbt se tornou uma das ferramentas mais utilizadas para transformar dados dentro do Data Warehouse por trazer a facilidade de se usar a linguagem SQL para processamento dos dados. Com dbt é possível ter uma visão ampla do que está acontecendo dentro da sua fonte da verdade analítica, além de proporcionar diversas capacidades interessantes para times que desejam escalar de forma rápida e estruturada.O Elementary é um produto open-source cuja responsabilidade é aplicar o conceito de observabilidade dentro dos pipelines de dados construídos no dbt. Essa solução entrega relatórios, detecção de anomalias, validação de desempenho do seu pipeline e pode até entregar alerta no Slack, isso tudo para aprimorar e enriquecer seu processo de ETL.Nesse bate papo você irá entender como o dbt e o Elementary podem reduzir a complexidade durante a criação e observabilidade dos seus pipelines de dados e trazer seu time de dados para um ambiente confiável e monitorado. dbtElementaryMaayan Salom Luan Moreno = https://www.linkedin.com/in/luanmoreno/

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Mais episódios do podcast Engenharia de Dados [Cast]

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• Conferência Kafka Summit 2023 London
• Cloudera CDP & Stream Processing para Real-Time Analytics com André Araújo, Field Engineer, Data in Motion na Cloudera
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• Dremio & Iceberg for Building an Open-Source Data Lakehouse with Dipankar Mazumdar, Data Advocate at Dremio
• Simplify Data Engineering Projects in Your Lakehouse with Delta Lake Framework with Matthew Powers & Denny Lee, Developer Advocates at Databricks
• Spark on Kubernetes [SPOK] with Hudson Buzby, Solutions Architect at Spot.io
• SQLMesh | Streamlining Python & SQL Transformations with Tobias Mao, Co-Founder & CTO at Tobiko Data
• O Poder do Lineage de Dados com Lucas Galindo & Gabs Ferreira da Alvin
• Kafka on Kubernetes using Strimzi with Jakub Scholz, Senior Principal Software Engineer at Red Hat
• A Day in a Life of Data Engineer at Netflix with Xinran Waibel
• Mastering Apache Airflow with Marc Lamberti, Head of Customer Education at Astronomer
• ETL no Airflow de Forma Inteligente e Escalável usando Astro Python SDK com Tatiana Martins, Staff Software Engineer na Astronomer
• Databricks como Plataforma de Lakehouse para Times de Dados
• Confluent Community Catalysts Brazukas: Dissecando o Apache Kafka [Round 1]
• A Day in a Life of a Co-Founder, Commiter & PMC Member of Apache Flink with Timo Walther
• Harnessing The Power of Data Observability on Elementary for dbt Users with Maayan Salom
• Enabling User-Facing Analytics using Apache Pinot with Kishore Gopalakrishna
• A Day in a Life of a Director of Airflow Engineering with Kaxil Naik at Astronomer
• Conferência Microsoft Ignite 2022: Anúncios e Novidades
• Cube: Reshaping Business Intelligence for Data Engineers with a Headless BI Platform
• Dremio: The De-Facto Open Data Lakehouse Platform with Alex Merced, Developer Advocate at Dremio
• Bytewax: The Next Data Processing Framework Generation in Python
• A Day in a Life of a Field CTO at Confluent - Data in Motion with Kai Waehner
• Sistema de OLAP em Tempo Real: ClickHouse para Big Data e Queries Ad-Hoc
• Conferência Snowflake Summit 2022: Anúncios e Novidades por Mateus Oliveira
• Conferência Data+AI Summit 2022 da Databricks: Anúncios e Novidades por Luan Moreno
• O Desafio da Engenharia de Dados com Filipe Comparini, Head de Dados da LuizaLabs
• Apache Cassandra: O Banco de Dados NoSQL de Missão Crítica e Tempo-Real da Fortune 500
• O Desafio da Engenharia de Dados com Wellington C. Faria, Lead Analytics Engineer do NuBank
• Apache Pulsar: A Plataforma de Streaming Distribuída mais Completa do Mercado com Samuel Matioli
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• Casos de Uso e Experiências de Campo com Apache Spark
• Big Data no Google GCP com Lucas Magalhães
• Big Data na Amazon AWS com Carlos Barbosa
• Big Data no Microsoft Azure com Vitor Henrique Mendes
• Casos de Uso e Experiência de Campo com Apache Kafka
• Apache Kafka é um Banco de Dados Relacional?
• Big Data no Kubernetes
• Delta Lake: Storage Engine Escalável para Construção de um Data Lakehouse
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• The Brighter Side of COVID-19 for Data Engineers [English Tips]
• Strimzi - Adding Intelligence on Your Kafka on Kubernetes Deployment with Jakub Scholz
• The Rise of Apache Airflow for Data Pipeline Orchestration with Marc Lamberti
• Carreira de Data Engineer Internacional
• Engines de Processamento de Big Data - [Python e SQL]
• Processamento de Dados com Apache Spark - Casos de Uso, Problemas Comuns e Melhores Práticas
• Integração de Dados com Kafka Connect no Kubernetes [Strimzi Operator]
• Dw vs. Data Lake vs. MDW vs. Data Lakehouse para Pipeline de Dados
• Azure Flagship Product - Synapse Analytics as De-Facto to Build Data Pipelines and Reliable [MDWs]
• YugaByteDB - Banco de Dados Distribuído com Consistência e Transações [ACID]
• Arquiteturas de Big Data - Lambda, Kappa e Layered [Camadas]
• Apache Kafka no Kubernetes [Strimzi Operator]