DBT Cloud vs DBT On-Premises : Trouvez la solution la mieux adaptée

Dans l’univers de l’ingénierie des données, DBT (Data Build Tool) s’impose comme l’outil open source de référence pour la transformation de données directement dans votre data warehouse. Mais quand vient le moment de choisir entre DBT Cloud vs DBT On-Premise, beaucoup d’équipes hésitent.

Vous cherchez à savoir quelle version de DBT est la plus adaptée à votre contexte ? On vous explique tout à travers une comparaison claire, des exemples concrets et l’expérience terrain d’une équipe data en pleine croissance.

Prenons comme fil rouge le cas de GreenKart, une entreprise e-commerce qui vend des produits bio via une application mobile. Leur équipe data débute avec un petit projet DBT, avec pour objectif d’industrialiser leurs transformations de données dans Snowflake, leur entrepôt de données.

Ils hésitent : passer par DBT Cloud, avec son interface clé en main, ou préférer DBT Core, la version open source plus flexible mais plus complexe à maintenir ?

Qu’est-ce que DBT et pourquoi ce choix est important ?

Comprendre le rôle de DBT dans une stack moderne

DBT est un outil de transformation qui permet aux analysts et aux data engineers de construire des pipelines de données reproductibles en utilisant uniquement du SQL.

Grâce à une structure claire, une gestion de projet rigoureuse via Git, et une intégration native avec la plupart des data warehouses, DBT facilite l’automatisation des transformations de données.

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Pourquoi le choix entre DBT Cloud et DBT Core est stratégique

Ce choix n'est pas simplement technique : il détermine en grande partie comment votre équipe va industrialiser la transformation des données au quotidien.

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Mise en œuvre du pipeline

DBT Cloud propose une interface web, des déclencheurs programmés (scheduling), et une intégration native avec GitHub/GitLab, ce qui facilite l’orchestration sans nécessiter de pipeline externe.

DBT Core, quant à lui, demande de mettre en place un orchestrateur (Airflow, Dagster, etc.), ce qui implique un travail supplémentaire de configuration et de maintenance.

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Gestion des environnements

DBT Cloud offre des environnements isolés par défaut (dev, staging, prod), avec une gestion simplifiée des connexions et des variables.

Avec DBT Core, vous devez manuellement configurer et versionner les différents environnements, ce qui peut devenir complexe en fonction du nombre de collaborateurs.

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Niveau de développement requis

DBT Cloud permet aux équipes data moins techniques de contribuer rapidement grâce à une interface user-friendly.

DBT Core s’adresse davantage à des profils ingénieurs data, qui ont l’habitude de gérer des environnements techniques et des outils CI/CD (outils d'intégration et de développement continus).

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Coûts

DBT Cloud est un service payant, avec un coût par utilisateur (100$ / utilisateur / mois), mais il réduit la charge DevOps.

Vous avez 13 jours gratuits pour tester le service avant de prendre une décision !

DBT Core est open-source, donc gratuit à l’usage, mais nécessite de mobiliser des ressources pour l’hébergement, la surveillance, la sécurité, etc.

Chez GreenKart, l’objectif est clair : trouver une solution stable pour industrialiser la production de données sans mobiliser trop de ressources DevOps. Le choix entre DBT Cloud et DBT On-Premise va donc dépendre de leur capacité à maintenir l’infrastructure et à faire évoluer leur projet DBT rapidement.

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DBT Core (On-Premise) : liberté et contrôle

Fonctionnement de DBT Core

DBT Core est la version open source de DBT, développée par DBT Labs. Elle est totalement gratuite et permet de créer des modèles de transformation de données depuis un terminal via des commandes en ligne comme dbt run ou dbt test.

L’installation se fait via pip, et les équipes doivent gérer elles-mêmes les déploiements, le scheduler, la gestion des logs, et la sécurité.

Pour installer DBT Core, créez d'abord un environnement virtuel :

python3 -m venv dbt-env

source dbt-env/bin/activate

Choisissez le connecteur adapté à votre data warehouse. Moi, je vais choisir Postgres :

pip3 install dbt-postgres

Il ne vous restera plus qu'à créer votre projet :

dbt init my_project

Chez GreenKart, leur data engineer pourrait orchestrer les exécutions via Airflow, hébergé sur AWS, tout en assurant la gestion des environnements via des branches Git.

Avec DBT Core, GreenKart peut construire une solution sur mesure et faire des choix technologiques adaptés à leur croissance. Mais cela implique une charge de développement non négligeable, et des tests et du monitoring manuels, à configurer avec d'autres outils comme Airflow ou GitHub Actions.

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DBT Cloud : productivité et simplicité

Fonctionnement de DBT Cloud

DBT Cloud est la plateforme SaaS proposée par DBT Labs. Elle héberge l’outil DBT dans le cloud, avec une interface web, un éditeur SQL, un scheduler intégré, et une gestion des environnements facilitée.

Chez GreenKart, cela signifie que les analystes peuvent démarrer leur projet DBT en quelques heures, sans se soucier du déploiement ou de la configuration de l’outil.

Avec DBT Cloud, GreenKart bénéficie d’un démarrage rapide, sans avoir à mobiliser des ressources techniques. Le temps de développement est réduit, les analystes sont autonomes, et la gestion des environnements est intégrée. Le coût mensuel est compensé par la productivité immédiate.

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Comparaison DBT Cloud vs DBT On-Premise

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Quel mode choisir selon votre profil d’équipe ?

Start-ups et petites équipes data

DBT Cloud est souvent privilégié, car il permet une montée en compétences rapide et un déploiement sans lourdeur technique.

L’interface en ligne permet aux équipes de travailler sans se soucier des environnements techniques sous-jacents.

C’est une solution idéale pour les phases d’exploration ou de prototypage, où l’on cherche avant tout à valider des modèles et livrer rapidement des analyses.

Elle permet également de s’affranchir de l’installation d’un orchestrateur comme Airflow, car elle embarque son propre scheduler.

Enfin, cette approche évite de mobiliser des compétences DevOps que les petites structures n’ont pas toujours à disposition.

Vous pouvez ajouter de nouvelles connections aussi simplement que cela :

Ou connecter votre compte à votre fournisseur Git, afin d'effectuer des actions Git automatiquement depuis dbt cloud, sans contraintes.

Entreprises techniques ou avec contraintes spécifiques

En revanche, les entreprises plus techniques ou soumises à des contraintes particulières en matière de sécurité, de gouvernance ou de conformité s’orientent généralement vers DBT Core.

Ce choix leur donne un contrôle total sur le déploiement, la configuration, l’orchestration et la sécurité. DBT Core peut s’intégrer dans des architectures plus complexes, avec des orchestrateurs existants, des pipelines de CI/CD personnalisés et des systèmes de gestion d’identités internes.

Il permet également d’héberger l’environnement de transformation des données entièrement en interne, ce qui peut être nécessaire lorsque les données sont sensibles ou réglementées.

Ce choix implique en revanche une équipe technique capable de maintenir cette infrastructure sur le long terme.

Voici à quoi ressemble une IDE VS Code sur dbt Core:

Cas d’usage évolutif : l’approche hybride ?

Dans la réalité, beaucoup d’équipes choisissent une approche progressive. Elles commencent par DBT Cloud, ce qui leur permet de démarrer rapidement avec un faible coût d’intégration technique.

Une fois les modèles matures, que les workflows sont bien définis et que les exigences deviennent plus poussées, elles migrent vers DBT Core. Cette migration permet d’automatiser davantage, de personnaliser l’infrastructure et de s’aligner sur des pratiques DevOps plus avancées.

Dans le cas de GreenKart, cette stratégie hybride est particulièrement pertinente. L’entreprise peut initier ses premières transformations via DBT Cloud Starter, sans avoir à déployer ni orchestrateur, ni gestion manuelle des environnements.

Dès lors que la volumétrie augmente, que des dépendances se créent avec d'autres composants de leur stack data, ou que la conformité exige plus de contrôle, l’équipe pourra migrer vers DBT Core, hébergé sur AWS, avec orchestration via Airflow et automatisation de la chaîne CI/CD.

Cela permet d’optimiser le temps de développement initial, tout en préparant une montée en charge structurée.

DBT et DataBird : se former pour bien choisir

Que vous choisissiez DBT Cloud ou DBT Core, maîtriser les bonnes pratiques est essentiel : structuration du projet DBT, tests, versioning Git, nomenclature des modèles, etc.

Découvrez notre formation DBT :

Vous y apprendrez à :

• Structurer votre pipeline de données de A à Z.
• Gérer vos environnements de développement et de production.
• Automatiser les tests et la documentation.
• Mettre en place une architecture scalable pour vos futures applications data.

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