Dagster organiza los pipelines de datos alrededor del concepto de “activos de datos” —las tablas, archivos o modelos concretos que un pipeline produce— en lugar de enfocarse únicamente en la secuencia de tareas que los generan, facilitando razonar sobre las dependencias entre los distintos datos que produce una organización.
Su propuesta frente a herramientas como Airflow
Ofrece mejor soporte nativo para pruebas locales de pipelines, tipado explícito de los datos que fluyen entre pasos, y una interfaz que muestra directamente el estado de los activos de datos producidos, en lugar de solo el estado de ejecución de tareas individuales.