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Un guide pour comprendre DBT Cloud : Outil de transformation de données pour votre entreprise

Aujourd'hui, les données sont au cœur de nombreuses décisions commerciales. Elles informent sur les performances de l'entreprise, guident les stratégies futures et offrent des insights précieux sur les clients. Mais pour tirer pleinement parti de ces informations, il faut les transformer et les analyser. C'est là qu'intervient DBT (data build tool) Cloud, un outil de transformation de données open-source de premier plan. Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est DBT Cloud, comment il fonctionne et pourquoi votre entreprise pourrait en bénéficier.




Qu'est-ce que DBT Cloud ?

DBT Cloud est un environnement de développement intégré (EDI) hébergé qui permet aux équipes de données de transformer et de tester leurs données directement dans le navigateur. Il s'appuie sur DBT Core, une interface en ligne de commande open-source, pour effectuer des transformations de données SQL (Structured Query Language) sur des entrepôts de données modernes.


Comment fonctionne DBT Cloud ?

Dans DBT Cloud, vous pouvez écrire, exécuter et tester du code SQL pour transformer vos données. Il vous suffit de créer des modèles SQL qui définissent comment vos données brutes doivent être transformées en un format plus utile pour l'analyse. Ces modèles peuvent ensuite être organisés en un DAG (Directed Acyclic Graph) qui définit l'ordre des transformations.

DBT Cloud offre également un certain nombre d'autres fonctionnalités utiles. Par exemple, vous pouvez automatiser l'exécution de vos transformations à des moments spécifiques, tester la qualité de vos données, et même partager des résultats d'analyse avec votre équipe ou des parties prenantes externes.


Pourquoi utiliser DBT?

  1. Automatisation de la transformation des données SQL : DBT permet aux analystes de données et aux ingénieurs de créer et de maintenir des pipelines de transformation de données en utilisant le SQL, un langage largement utilisé et compris dans le domaine de la data. Cela permet de centraliser et d'automatiser le processus de transformation des données, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité.

  2. Tests de la qualité des données : DBT comprend des fonctionnalités de test de la qualité des données qui permettent de s'assurer que les données sont correctes et cohérentes. Cela peut aider à prévenir les erreurs et à maintenir la confiance dans les résultats de l'analyse des données.

  3. Documentation des données : DBT facilite la documentation des transformations de données et des modèles de données, ce qui peut aider à améliorer la transparence et la compréhension de ce que font réellement les transformations.

  4. Adaptabilité et extensibilité : DBT peut être utilisé avec une variété d'entrepôts de données modernes, y compris BigQuery, Snowflake, Redshift, et plus encore. De plus, DBT est extensible, ce qui signifie que vous pouvez ajouter des plugins pour augmenter ses fonctionnalités.

  5. Communauté active et ouverte : DBT a une communauté d'utilisateurs très active et ouverte qui partage des ressources, des meilleures pratiques et du soutien. Cela peut être très utile pour résoudre les problèmes et apprendre de l'expérience des autres.

  6. Version Cloud : DBT Cloud est une version hébergée de DBT qui offre des fonctionnalités supplémentaires, comme l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD), la programmation des tâches, et plus encore. Cela peut faciliter encore plus l'utilisation de DBT pour la transformation des données.

Ces caractéristiques, combinées à une adoption croissante par les entreprises de toutes tailles, ont contribué à faire de DBT un outil de choix pour la transformation des données dans la communauté data.

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles votre entreprise pourrait bénéficier de l'utilisation de DBT Cloud.


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