Dagster: Orquestación para Ingenieros de Datos

Q: ¿Se puede integrar Dagster con DBT?

Sí, Dagster tiene una integración nativa con DBT , lo que facilita la transformación de datos sin necesidad de configuraciones complejas.

Q: ¿Dagster soporta ejecución paralela?

Sí, Dagster permite ejecución paralela de tareas si defines dependencias entre los @op correctamente. También puedes usar multiprocessing o ejecutores como Celery para escalabilidad.

Oscar Fernandez

Actualizado: 17/08/2025

Para procesar datos de forma eficiente, necesitamos de un orquestador. Si alguna vez has trabajado con flujos de datos complejos, sabes lo difícil que puede ser gestionar dependencias, calidad de datos y ejecución de tareas en el orden correcto. Ahí es donde entra Dagster, una herramienta que ha ganado mucha popularidad en los últimos años.

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¿Qué es Dagster y por qué usarlo?

Dagster no es solo un sustituto de Apache Airflow, sino una evolución en la forma en que se diseñan, prueban y ejecutan pipelines de datos. A diferencia de otras herramientas de orquestación, permite definir flujos de datos de manera modular y escalable, asegurando que cada paso del pipeline esté bien definido y controlado.

En mi experiencia usando Dagster, destaca principalmente por su enfoque visual y su integración fluida con herramientas como DBT, Apache Spark y Snowflake. Esto lo convierte en una opción potente para cualquier ingeniero de datos que necesite automatizar y monitorizar sus pipelines con facilidad.

Dagster vs. otras Herramientas de Orquestación (Airflow, Prefect, etc.)

Para entender por qué Dagster es tan innovador, es importante compararlo con otras soluciones populares como Apache Airflow y Prefect.

Característica	Dagster	Apache Airflow	Prefect
Lenguaje principal	Python	Python	Python
Enfoque visual	✅ Sí	❌ No	✅ Sí
Control de calidad de datos	✅ Nativo	❌ Externo	✅ Parcial
Integración con DBT	✅ Nativo	❌ Limitado	❌ Limitado
Monitorización y visualización	✅ Completo	❌ Limitado	✅ Básico

Apache Airflow: Es la herramienta más usada en la industria, pero tiene una curva de aprendizaje más alta y no está diseñada para gestionar la calidad de los datos de forma nativa.
Prefect: Similar a Dagster en cuanto a facilidad de uso, pero no tiene la misma profundidad en validación de datos ni en visualización de pipelines.
Dagster: Diseñado desde el principio con un enfoque en DataOps, calidad de datos y visualización gráfica, lo que facilita la depuración y el mantenimiento de pipelines complejos.

Lo que más me ha sorprendido personalmente de Dagster es lo rápido que ha crecido su comunidad. La capacidad de integrar pruebas de calidad de datos dentro de las pipelines lo hace único, algo que no encuentras fácilmente en Airflow sin configuraciones adicionales.

Principales Características de Dagster

Orquestación flexible y modular: Puedes definir tareas como «Ops», que son funciones independientes que se conectan entre sí.

Validación y control de calidad de datos: Antes de que los datos avancen en el pipeline, Dagster permite establecer pruebas automáticas para evitar errores en producción.

Visualización gráfica de pipelines: Uno de los puntos más fuertes. En Dagster, puedes ver el flujo de datos de forma clara y detectar fácilmente dónde está fallando una tarea.

Integraciones con DBT, Spark, Snowflake y más: Facilita la conexión con múltiples herramientas, lo que ahorra tiempo en configuración.

Sorprende su interfaz limpia y estructurada. A diferencia de Airflow, donde muchas veces debes ir a los logs para entender un error, en Dagster todo está a la vista, lo que acelera la resolución de problemas.

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Ejemplo práctico: Creando una pipeline

Si estás empezando con Dagster, aquí tienes un ejemplo básico de una pipeline en Python que extrae datos, realiza una transformación simple y vuelve a cargar los datos procesados:

from dagster import job, op

@op
def extraer_datos():
    return {"usuario": "Carlos", "edad": 30}

@op
def transformar_datos(datos):
    datos["edad"] += 5
    return datos

@op
def cargar_datos(datos):
    print(f"Datos finales: {datos}")

@job
def pipeline_ejemplo():
    datos = extraer_datos()
    datos_transformados = transformar_datos(datos)
    cargar_datos(datos_transformados)

Lo mejor es que este flujo se puede visualizar gráficamente en su UI, lo que hace mucho más fácil el debugging.

Ventajas y desventajas de usar Dagster

✅ Ventajas:

Fácil de usar y configurar
Mejor visualización de pipelines en comparación con Airflow
Enfoque en la calidad de los datos
Buena integración con DBT y otras herramientas de data engineering

❌ Desventajas:

Menos documentación y comunidad en español
No tan maduro como Apache Airflow en algunos entornos empresariales
Requiere adaptación si vienes de Airflow

A pesar de estas desventajas, Dagster está creciendo muy rápido gracias a su flexibilidad y facilidad de uso.

Dagster está demostrando ser una alternativa innovadora y eficiente para la orquestación de datos. Con su enfoque en visualización, validación de datos y modularidad, se está convirtiendo en la herramienta favorita para muchos equipos de ingeniería de datos.

Aunque aún no tiene la misma adopción masiva que Airflow, su crecimiento es rápido, y cada vez más empresas están apostando por su flexibilidad.

Preguntas Frecuentes – FAQ

¿En qué se diferencia Dagster de Apache Airflow?

Aunque ambos son orquestadores de datos, Dagster se enfoca más en la validación de datos, modularidad y visualización gráfica, mientras que Airflow es más tradicional y requiere mayor configuración para tareas avanzadas.

¿Se puede integrar Dagster con DBT?

Sí, Dagster tiene una integración nativa con DBT, lo que facilita la transformación de datos sin necesidad de configuraciones complejas.

¿Dagster soporta ejecución paralela?

Sí, Dagster permite ejecución paralela de tareas si defines dependencias entre los @op correctamente. También puedes usar multiprocessing o ejecutores como Celery para escalabilidad.