Data Build Tool (DBT) : L’outil incontournable pour vos projets de transformation des données

Le Data Build Tool (DBT) se présente comme une solution innovante, qui offre une approche renouvelée pour la modélisation des données et la gestion des entrepôts.

Que vous soyez professionnels ou débutants ou Data Engineer, découvrez comment DBT révolutionne la transformation des données et pourquoi il est essentiel pour vos projets.

Qu’est-ce que DBT ?

En 2016, DBT a été développé par Fishtown Analytics (devenu dbt Labs) pour répondre à un besoin clé des Data Analysts et Data Engineers : simplifier la transformation des données sans dépendre des équipes IT ou des outils complexes de gestion des pipelines. 

Son objectif est simple : démocratiser la gestion des modèles de données, en permettant aux professionnels de manipuler et structurer leurs datasets avec une approche « Analytics Engineering ».

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Pourquoi choisir DBT pour vos projets Data ?

Une solution adaptée aux workflows modernes

DBT s'intègre parfaitement dans les architectures modernes de données, notamment avec les entrepôts cloud. Cet outil open source permet aux équipes data de structurer et transformer les données directement dans l'entrepôt, sans nécessiter d'outils ETL complexes. DBT favorise également un workflow DevOps-like pour gérer les modèles de données, grâce à l'intégration avec Git, l'automatisation des exécutions et le suivi des versions.

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Les avantages de DBT pour les équipes Data

Collaboration simplifiée

Les transformations SQL sont centralisées dans un projet DBT partagé. L’outil s'intègre à Git, ce qui permet de suivre les modifications et de gérer les versions de manière efficace. Grâce aux macros et modèles réutilisables, les équipes peuvent standardiser les transformations et éviter la duplication du code.

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Documentation automatique

DBT génère une documentation interactive qui détaille les modèles, les relations entre les tables et les transformations appliquées. Il offre la possibilité d’ajouter des descriptions et des métadonnées directement dans le code SQL. La visualisation des dépendances entre les modèles permet une meilleure compréhension des flux de données.

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Tests intégrés pour fiabiliser les pipelines

DBT facilite l’ajout de tests automatisés sur les modèles pour garantir la qualité des données. L’intégration avec des outils de CI/CD permet de détecter les erreurs avant leur mise en production. Les équipes peuvent ainsi anticiper les anomalies et assurer une exploitation fiable des données.

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{{formation-data-engineering="/brouillon"}}

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Fonctionnalités clés de DBT

Le modèle SQL-first : pourquoi cela change tout

DBT repose sur une approche SQL-first. Autrement dit, toutes les transformations sont écrites en SQL, un langage que la plupart des Data Analysts et Data Engineers maîtrisent déjà. Cette approche simplifie la gestion des transformations et permet :

• d’éviter la complexité des outils ETL classiques qui nécessitent souvent des compétences en programmation avancées ;
• de rendre les modèles de données plus lisibles et compréhensibles, même pour les équipes non techniques ;
• de faciliter l’intégration avec les entrepôts de données modernes (BigQuery, Snowflake, Redshift, etc.), qui sont optimisés pour l’exécution de requêtes SQL.

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Gestion des dépendances avec les fichiers YAML

DBT utilise des fichiers YAML pour définir la structure des projets, les tests et la documentation des modèles. Grâce à ce système :

• les relations entre les modèles sont explicites, ce qui facilite la gestion des dépendances et l’automatisation des exécutions ;
• les tests peuvent être définis directement dans les fichiers YAML pour valider l’intégrité des données (unicité, absence de valeurs nulles, contraintes métiers) ;
• la documentation des modèles est centralisée, afin de générer une documentation interactive et accessible à toute l’équipe.

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Une orchestration simplifiée

DBT offre une orchestration flexible et légère, sans nécessiter un orchestrateur dédié. Grâce à la gestion intelligente des dépendances, il permet d'exécuter uniquement les transformations impactées par une modification. Avec des outils comme dbt Cloud ou Airflow, DBT est également capable d’automatiser l’exécution des modèles. Notez qu’il est possible d’intégrer DBT dans des pipelines CI/CD pour tester et valider les modifications avant leur mise en production.

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DBT dans l’écosystème Data Engineering

Intégration avec Snowflake, BigQuery et d'autres data warehouses

DBT est conçu pour fonctionner avec les Data Warehouses modernes. L’outil exploite leur puissance de calcul pour effectuer les transformations directement à l’intérieur de la base de données. Il est nativement compatible avec des plateformes :

• Avec Snowflake, DBT tire parti des virtual warehouses et de la gestion des clones pour minimiser les coûts et maximiser l'efficacité.
• Avec Google BigQuery et son moteur serverless, BigQuery exécute les requêtes SQL de DBT sans nécessiter de gestion d’infrastructure.
• Avec Amazon Redshift, DBT exploite les sort keys et dist keys pour optimiser les performances des requêtes et structurer efficacement les tables.
• Avec Databricks et Spark, il transforme les données stockées dans un Data Lake.

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Comparaison avec les autres outils d’ETL/ELT

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Étapes pour démarrer avec DBT

Installation et configuration de l’outil

Selon votre environnement, DBT peut être installé via pip ou Homebrew :

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pip install dbt-core

Avec Homebrew (MacOS) :

brew install dbt

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Installez ensuite le connecteur DBT adapté à votre Data Warehouse. Par exemple :

• BigQuery → pip install dbt-bigquery
• Snowflake → pip install dbt-snowflake
• Redshift → pip install dbt-redshift

Après l’installation, DBT doit être connecté à votre entrepôt de données via le fichier profiles.yml (localisé dans ~/.dbt/). Ce fichier contient les informations d’authentification et de connexion (identifiants, schéma, dataset cible).

Création d’un premier projet DBT

DBT fonctionne sur un principe de projets structurés en dossiers. Pour en créer un :

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dbt init mon_projet_dbt

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Cela génère une arborescence de fichiers :

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mon_projet_dbt/

│-- models/                # Contient vos modèles SQL

│   │-- example/           # Exemple de modèles

│   ├── my_first_model.sql

│-- tests/                 # Tests de qualité des données

│-- dbt_project.yml        # Configuration du projet

│-- profiles.yml           # Connexion au data warehouse

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Naviguez ensuite dans votre projet et exécutez DBT et voir le résultat sur votre entrepôt de données :

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cd mon_projet_dbt  

dbt run

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Structuration et organisation de vos modèles

Pour assurer un projet DBT clair et maintenable, utilisez une organisation en trois couches :

1. Staging (stg_) → Nettoyage et renommage des données brutes.
2. Intermédiaire (int_) → Agrégation et transformation des données préparées.
3. Modèles finaux (fct_ / dim_) → Tables analytiques prêtes pour l’exploitation métier.

Chaque couche est construite en référençant les modèles précédents via {{ ref('nom_du_modele') }}, afin de garantir un pipeline structuré et réutilisable. 

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Les limites de DBT : est-ce la bonne solution pour tous vos besoins ?

Cas où DBT pourrait ne pas convenir

Idéal pour la transformation des données SQL dans un pipeline ELT, DBT peut ne pas convenir lorsque des traitements non-SQL ou des calculs en temps réel sont nécessaires. L’outil ne gère par ailleurs pas les étapes d'extraction et de chargement des données.

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Comparaison avec des outils comme Apache Airflow

Contrairement à DBT, Apache Airflow permet une orchestration plus flexible, idéale pour gérer des workflows complexes. Airflow sera donc préférable lorsqu'un contrôle plus fin des processus est nécessaire. DBT, quant à lui, est spécialisé dans la transformation SQL dans un entrepôt de données.

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Comment se former à DBT ?

Formations en ligne et certifications

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

• DBT Fundamentals Certification couvre les bases de DBT (création et gestion de modèles SQL, utilisation des tests, sources et snapshots dans DBT) ; 
• DBT Advanced Certification aborde des concepts plus complexes (pratiques de collaboration en équipe, macros, et intégration avec d'autres outils de données).

Avec DataBird, vous pouvez suivre une formation DBT gratuite. Pour ajouter une brique d'Analytics Engineer à votre profil, n’hésitez pas à vous renseigner sur notre formation Analytics Engineer de 6 semaines ! Ou alors, une formation de Data Engineer pour tout comprendre !

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Ressources et communautés pour approfondir vos connaissances

• La documentation officielle de DBT, pour comprendre les fonctionnalités et les bonnes pratiques.
• Le forum DBT Community Slack, pour poser des questions et échanger avec d'autres utilisateurs.
• La plateforme Stack Overflow, pour trouver des solutions aux problèmes courants et discuter avec la communauté.
• Les meetups et webinaires, pour apprendre des experts et vous tenir informé des dernières nouveautés de DBT.

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{{formation-analytics-engineer="/brouillon"}}