Buster

¿Qué es Buster?

Buster es una plataforma de agentes de IA diseñada para automatizar las tareas de ingeniería de análisis. Ayuda a los equipos de datos a mantener la fiabilidad, la documentación y la coherencia de sus proyectos dbt (data build tool). Al aprovechar la IA, Buster automatiza los flujos de trabajo críticos, lo que permite a los ingenieros de datos centrarse en iniciativas más estratégicas.

¿Cómo funciona Buster?

Buster funciona ejecutando agentes de IA dentro de sus pipelines de CI/CD y en horarios recurrentes. Estos agentes poseen una profunda comprensión de sus modelos de datos, esquemas, linaje y metadatos. Cuando se detectan cambios en el código, Buster valida, documenta y repara automáticamente cualquier problema.

Así es como Buster garantiza la integridad de los datos:

• Integración de CI/CD: Buster se integra a la perfección con sus procesos de CI/CD, activando agentes en pull requests, merges y builds.
• Validación automatizada: Valida modelos, actualiza la documentación y detecta la deriva del esquema antes de que se fusionen los cambios.
• Auditorías programadas: Buster realiza auditorías recurrentes de su proyecto dbt, identificando pruebas obsoletas y documentación desactualizada para mantener un data warehouse limpio.
• Agentes a petición: Los equipos de datos pueden ejecutar agentes a petición desde su terminal o IDE para tareas ad-hoc como la construcción de nuevos modelos o la realización de cambios en modelos en cascada.

Características y ventajas principales

• Garantía de calidad de los datos: Buster identifica problemas de calidad de los datos mediante la creación de perfiles y la validación de modelos en cada pull request. Detecta anomalías, deriva de esquemas y pruebas faltantes antes de que afecten a la producción.
• Detección de cambios importantes: La plataforma revisa los pull requests en los repositorios de aplicaciones ascendentes para marcar los cambios importantes antes de que caigan en cascada en los modelos descendentes.
• Creación automatizada de pruebas: Buster genera automáticamente nuevas pruebas en pull requests y mejora las pruebas dbt existentes, ampliando la cobertura de las pruebas y evitando regresiones silenciosas.
• Cumplimiento de las normas de modelado: Aplica las convenciones de nomenclatura, pruebas y estructura en todo su proyecto dbt, reduciendo la necesidad de supervisión manual.
• Auditorías de almacén: Las auditorías periódicas ayudan a identificar los modelos obsoletos, las pruebas no utilizadas y la documentación obsoleta, garantizando que su data warehouse permanezca limpio y eficiente.
• Documentación automatizada: Buster actualiza la documentación YAML y markdown con cada cambio de modelo o esquema, manteniendo su proyecto preciso y listo para la IA.

Casos de uso

• Fiabilidad de los datos: Asegúrese de que haya menos cambios importantes en la producción.
• Detección de problemas: Detecte más problemas de calidad de los datos de forma proactiva.
• Ciclos de PR más rápidos: Acelere los procesos de revisión y fusión de pull request.
• Documentación completa: Logre una documentación del modelo del 100%.
• Mayor autoservicio: Permita un aumento significativo de las solicitudes de datos de autoservicio.

¿Cómo usar Buster?

1. Integración: Integre Buster en su pipeline de CI/CD y configure horarios recurrentes para las auditorías.
2. Automatización: Permita que los agentes de IA de Buster validen, documenten y reparen automáticamente sus proyectos dbt.
3. Tareas a petición: Utilice Buster desde su terminal o IDE para tareas ad-hoc.

Ejemplo de flujo de trabajo

Considere un escenario en el que un ingeniero de datos actualiza el nombre de un campo en un modelo ascendente. Buster detecta este cambio e identifica los modelos descendentes que se verán afectados. A continuación, actualiza automáticamente las referencias descendentes para gestionar el nuevo nombre de campo y actualiza la documentación en consecuencia.

¿Por qué elegir Buster?

Buster aborda los retos de mantener la calidad y la coherencia de los datos en los entornos de datos modernos. Al automatizar estas tareas, los ingenieros de datos pueden dedicar menos tiempo al mantenimiento y más tiempo a las iniciativas estratégicas.

Público objetivo

• Ingenieros de datos: Automatice las tareas tediosas y mejore la fiabilidad de los datos.
• Ingenieros de análisis: Garantice la coherencia y la documentación en todos los proyectos dbt.
• Equipos de datos: Mejore la colaboración y el análisis de autoservicio.

¿Cuáles son las características clave de Buster?

• Integración de CI/CD
• Validación y pruebas automatizadas
• Auditorías programadas
• Agentes a petición
• Documentación automatizada

¿Qué problemas resuelve Buster?

Buster resuelve los siguientes problemas:

• Problemas de calidad de los datos
• Cambios importantes en la producción
• Documentación obsoleta
• Estándares de modelado incoherentes
• Tareas de mantenimiento que consumen mucho tiempo

Buster vs. Prácticas tradicionales de ingeniería de datos

La ingeniería de datos tradicional suele implicar procesos manuales para las pruebas, la documentación y los controles de calidad. Estos procesos requieren mucho tiempo y son propensos a errores humanos. Buster automatiza estas tareas, reduciendo la carga de trabajo de los ingenieros de datos y mejorando la calidad general de los datos.

Testimonios de usuarios

• Landen Bailey, ingeniero de datos senior en Redo: "Buster me libera de las tareas ad-hoc que siempre tenía que hacer para poder centrarme en los objetivos a largo plazo".
• Alex Ahlstrom, director de análisis en Angel Studios: "Muchos ingenieros de datos piensan que el autoservicio es un mito. Esto es en realidad autoservicio, de verdad de verdad".

Precios y disponibilidad

Buster ofrece un plan gratuito para empezar. Póngase en contacto con Buster para obtener información detallada sobre los precios.

Seguridad y cumplimiento

Buster está construido con prácticas de seguridad de nivel empresarial, incluyendo el cumplimiento de SOC 2 Tipo II, el cumplimiento de HIPAA y políticas de gobernanza robustas.

¿Qué es [Buster]? Buster es una plataforma de agentes de IA para la ingeniería de análisis, que automatiza la fiabilidad, la documentación y la coherencia de los proyectos dbt.

¿Cómo funciona [Buster]? Buster ejecuta agentes de IA en CI/CD y en horarios recurrentes, comprendiendo profundamente los modelos, el esquema, el linaje y los metadatos.

¿Cómo usar [Buster]? Integre Buster en su pipeline de CI/CD, automatice las tareas del proyecto dbt con agentes de IA y utilice agentes a petición desde su terminal o IDE.

¿Por qué elegir [Buster]? Buster reduce las tareas manuales, mejora la calidad de los datos y garantiza una documentación coherente, lo que permite a los ingenieros de datos centrarse en iniciativas estratégicas.

¿Para quién es [Buster]? Buster es para ingenieros de datos, ingenieros de análisis y equipos de datos que buscan automatizar y mejorar sus flujos de trabajo de datos.

¿La mejor manera de [automatizar los flujos de trabajo de dbt]? Utilice los agentes de IA de Buster para automatizar las tareas de validación, documentación y mantenimiento en sus proyectos dbt.