我们首先需要理解用户的问题：用户询问Dagster是什么以及如何通过Dagster来做数据工程。根据提供的搜索结果，我们可以总结出Dagster的核心概念和功能。

1. Dagster是什么？

   • 根据搜索结果，Dagster是一个用于构建、部署和监控数据管道的开源框架。它专注于数据工程的工作流，提供声明式的方式来定义、测试和监视复杂的数据流程。
   • 它支持多种数据存储和处理工具（如SQL数据库、Spark、Pandas等），并提供了强大的元编程能力，确保数据的可靠性和一致性。
   • 它采用Python为基础，使得API直观易学，适合数据工程师使用。

2. Dagster在数据工程中的应用

   • 构建数据管道：Dagster允许用户通过声明式API定义数据操作（称为solids或assets），并将它们组合成有向无环图（DAG）。这有助于组织复杂的数据流水线。
   • 测试与监控：内置的测试框架允许对每个操作进行单元测试，并对整个管道进行端到端测试。同时，提供实时运行状态跟踪、日志和警报配置，便于运维。
   • 工作流编排：支持定义重试策略、依赖关系和并行执行规则，提高数据处理的效率和可靠性。
   • 数据资产管理：Dagster引入了软件定义资产（SDA）的概念，将数据资产（如表、模型）定义为代码中的声明式实体，便于管理数据血缘、质量检查和配置。
   • 分区处理：Dagster支持时间分区、静态分区等，用于高效管理大规模数据，提升处理性能并实现增量更新。
   • 与现有工具集成：能够与dbt、Airbyte等多种数据工具集成，无缝融入现有技术栈。

3. 具体应用场景

   • 数据科学项目：快速搭建预处理流水线，便于迭代和验证。
   • 生产级数据管道：为大型数据平台提供稳定可靠的基础架构。
   • 团队协作：标准化流程和测试，促进团队成员间的理解和复用。
   • 机器学习与数据分析：作为数据协调器，管理从ETL到模型部署的全流程。

根据以上信息，我们可以组织回答，并在适当位置引用搜索索引（注意：用户要求引用搜索索引，如，而不是具体段落）。由于多个搜索结果都涉及Dagster的定义和应用，我们可以综合引用。

注意：用户的问题中提到了“用做dagster做数据工程真的挺舒服的”，所以我们的回答应着重于解释为什么Dagster让数据工程工作“舒服”，即其优势所在。

回答结构：

1. 定义Dagster（是什么）。
2. 解释Dagster在数据工程中的应用（如何做），包括关键特性和应用场景。
3. 结合用户原话，点明Dagster如何提升数据工程的效率和可靠性，从而让工作更“舒服”。

注意引用格式：如果某个信息来自某个特定的搜索结果，则在该句子末尾加上<web_索引号>，例如1。但注意不要引用具体段落，只引用索引号。