Pourquoi utiliser DBT dans sa stack d'outils ?

En tant que puissante solution open-source, Data Build Tool (DBT) propose une approche modernisée pour la modélisation des données et la gestion des entrepôts. Que vous soyez débutant ou expert, DBT facilite les processus, garantit la reproductibilité des transformations, et favorise une meilleure collaboration au sein des équipes. Zoom sur les avantages de l'intégration de DBT dans votre stack d'outils de données et comment il peut transformer vos processus de transformation de données.

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Qu'est-ce que DBT (Data Build Tool) ?

Par définition, Data Build Tool (DBT) permet aux Data Analysts et Data Engineers de transformer les données, de manière efficace et fiable, directement dans leur entrepôt de données, via une interface en ligne de commande. Ces transformations sont définies sous forme de modèles SQL, exécutables à l’aide de scripts.

Au-delà de la simple transformation, DBT intègre des fonctionnalités avancées comme les tests automatisés, la documentation et le versioning, pour offrir un cadre robuste et structuré aux équipes data. 

DBT traite les transformations de données comme du code, en appliquant les bonnes pratiques du développement logiciel (versioning, tests, revues de code, documentation). Cette méthodologie assure non seulement la qualité et la fiabilité des données transformées, mais aussi la transparence et la reproductibilité des processus.

Data Build Tool est disponible en deux versions : 

• dbt Cloud, qui fonctionne directement avec un Data Warehouse dans le cloud. Ses principaux atouts : une productivité optimisée, un accès aux dernières mises à jour et aucune installation requise. Notez que cette version est payante. Son coût peut rapidement augmenter selon la taille de votre équipe.
• dbt Core, privilégié pour un déploiement local ou sur une infrastructure interne. Entièrement gratuit et sécurisé au sein du système d’information, il requiert l’installation de dépendances comme Git et Python et ne propose pas d’interface utilisateur native.

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Les avantages de l'utilisation de DBT

Simplification des transformations de données

Data Build Tool permet aux équipes data de structurer et d’automatiser leurs transformations de données de manière efficace. Plutôt que d’écrire des requêtes SQL complexes et dispersées dans différents outils, DBT encourage une approche modulaire où chaque transformation est définie comme un modèle réutilisable. Il simplifie la maintenance, optimise les performances et s’intègre aux entrepôts modernes sans surcharger d’autres infrastructures.

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Documentation automatique et data lineage

Autre avantage de Data Build Tool : sa capacité à générer automatiquement une documentation détaillée des transformations effectuées. Chaque modèle SQL peut être annoté directement dans le code. DBT compile ces informations dans une interface accessible aux Data Analysts et Data Engineer. 

En parallèle, DBT permet de visualiser le data lineage, c’est-à-dire la manière dont les données circulent et sont transformées tout au long du pipeline. Cette transparence facilite l’audit des processus et aide les équipes à mieux comprendre l’impact des modifications sur l’ensemble des flux de données.

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Tests automatisés pour une meilleure qualité des données

La fiabilité des données est essentielle pour toute entreprise qui exploite des analyses avancées. Avec DBT, il est possible de mettre en place des tests automatisés sur les datasets pour s’assurer qu’ils respectent certaines contraintes (unicité, absence de valeurs nulles, cohérence des clés étrangères...). 

Ces tests s’exécutent avant le déploiement des transformations, ce qui permet d’identifier et de corriger les erreurs en amont. En réduisant le risque de données corrompues ou incohérentes, DBT garantit des analyses plus précises et exploitables.

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Collaboration améliorée grâce au versioning et à la modularité

Data Build Tool applique les principes du développement logiciel aux transformations de données, notamment grâce à l’utilisation de Git pour le versioning. Chaque modification du pipeline est tracée et peut être revue avant son intégration, afin d’assurer une meilleure collaboration entre Data Analysts et Data Engineers. En structurant les modèles de transformation dans un même projet et en les versionnant, DBT facilite la réutilisation des modèles existants, et évite les doublons et les erreurs liées à une gestion désordonnée des requêtes SQL.

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Comment DBT s'intègre-t-il dans une stack de données moderne ?

Intégration avec les Data Warehouses cloud

Data Build Tool joue un rôle clé dans une stack de données moderne, puisqu’il s'intègre directement aux Data Warehouses cloud comme Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, ou encore Databricks. Contrairement aux outils ETL traditionnels, DBT ne déplace pas les données lui-même, mais il applique des transformations directement au sein de l’entrepôt de données, en exploitant sa puissance de calcul native.

Cette approche ELT (Extract, Load, Transform) permet d’importer les données brutes dans le Data Warehouse avant de les transformer. Grâce à DBT, les transformations sont gérées sous forme de modèles SQL versionnés et documentés, ce qui garantit transparence, reproductibilité et collaboration entre les équipes.

L’intégration avec les Data Warehouses cloud permet aussi de tirer parti des fonctionnalités avancées de ces plateformes, comme l’optimisation des requêtes, le partitionnement et le clustering des tables, ou encore la gestion automatique des ressources. Cela se traduit par des transformations plus rapides, une meilleure scalabilité et une réduction des coûts d’infrastructure.

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Complémentarité avec les outils d'orchestration de données

DBT s’intègre parfaitement aux outils d’orchestration de données, qui sont essentiels pour automatiser et planifier l’exécution des pipelines de données. Des solutions comme Apache Airflow, Prefect ou Dagster permettent de gérer des workflows DBT complexes en coordonnant le déclenchement des transformations dbt avec d’autres étapes du pipeline, comme l’ingestion de données, l’enrichissement, ou la mise à jour des tableaux de bord.

Parmi les principaux avantages de cette complémentarité, la capacité à synchroniser les transformations dbt avec le cycle de vie des données. À titre d’exemple, un orchestrateur peut s’assurer que les données brutes ont bien été chargées dans le Data Warehouse avant d’exécuter les modèles DBT.

En intégrant DBT avec ces outils, il est également possible d’automatiser la surveillance des pipelines, en déclenchant des alertes en cas d’échec et en optimisant l’utilisation des ressources. Airflow peut effectivement relancer un job DBT échoué ou exécuter certains modèles en parallèle pour réduire les temps de traitement.

Cette complémentarité favorise une approche modulaire et maintenable, où DBT se concentre sur les transformations SQL, tandis que l’orchestrateur gère l’ensemble du flux de données, des extractions aux livrables finaux. Cela permet aux équipes data de gagner en efficacité et en fiabilité, tout en ayant une vision claire de la chaîne de traitement des données.

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Comment utiliser DBT en tant que Data Analyst ou Data Engineer ?

Où se former à DBT ?

Pour valider vos compétences, DBT propose plusieurs certifications. Parmi les plus connues : 

• DBT Fundamentals Certification, qui revient sur les bases de DBT. Elle vous apprendra à créer et gérer des modèles SQL, à utiliser des tests pour garantir la qualité des données, et à travailler avec des sources et des snapshots dans DBT. C'est une excellente première étape pour les débutants ;
• DBT Advanced Certification, qui aborde des concepts plus complexes comme les bonnes pratiques de collaboration en équipe, la création et l'utilisation de macros dans DBT, ainsi que l'intégration avec d'autres outils de données, offrant ainsi une maîtrise plus approfondie de la plateforme.

Si vous souhaitez acquérir des compétences en DBT et en Analytics Engineering, DataBird propose une formation DBT gratuite qui vous permettra de comprendre et de manipuler cet outil de manière pratique et accessible. Pour étoffer votre profil avec une véritable et solide expertise Analytics Engineer, la formation Analytics Engineer proposée par DataBird est un excellent moyen de renforcer vos connaissances et de vous préparer à des missions plus stratégiques dans l'analyse de données.

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Y a t’il des ressources gratuites ?

• La documentation officielle de DBT, qui couvre toutes les fonctionnalités de l'outil, ainsi que les bonnes pratiques pour l'utiliser de manière optimale. Vous y trouverez des guides pas à pas pour débuter, des exemples de code, et des explications sur les différentes fonctionnalités avancées (tests, snapshots, macros).
• Le forum DBT Community Slack, où vous pouvez obtenir de l’aide pour résoudre des problèmes spécifiques, partager vos expériences, et découvrir des astuces utiles. Cet espace collaboratif est l’occasion d’apprendre des autres et de contribuer à la communauté.
• La plateforme Stack Overflow, une ressource incontournable pour les développeurs et analystes de données. Vous y trouverez de nombreuses solutions aux problèmes courants rencontrés avec DBT, ainsi que des discussions techniques et des conseils d’experts. N’hésitez pas à poser vos questions ou à consulter les réponses existantes pour résoudre les problèmes que vous pourriez rencontrer.
• Les meetups et webinaires pour apprendre directement auprès des professionnels du secteur, de découvrir des cas d’usage avancés, et de vous tenir informé des dernières nouveautés et mises à jour de DBT. Participer à ces sessions est un excellent moyen d'approfondir vos connaissances et de rester à jour sur les évolutions de l'outil !

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