DBT Cloud : La plateforme révolutionnaire pour vos pipelines de données

Dans le domaine de l'analytics et de la gestion des données, l'efficacité et la collaboration sont indispensables à l’optimisation des processus. Data Build Tool se positionne comme une plateforme révolutionnaire pour connecter vos sources de données et simplifier votre data pipeline !

Découvrez DBT Cloud, la plateforme ultime pour collaborer, automatiser et gérer vos projets de transformation des informations dans le cloud.

Qu’est-ce que DBT Cloud ?

Une extension de DBT Core pour le cloud

Concrètement, DBT Cloud est une plateforme SaaS qui étend les fonctionnalités de DBT Core. Si ce dernier permet de transformer les données directement dans l'entrepôt de données en appliquant des bonnes pratiques de développement logiciel (versioning, modularité, tests automatisés), DBT Cloud, quant à lui, simplifie le déploiement, l'orchestration et la collaboration autour des transformations de données grâce à une interface web et des intégrations avancées.

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Principales différences entre DBT Core et DBT Cloud

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Les fonctionnalités clés de DBT Cloud

Collaboration en temps réel pour les équipes Data

DBT Cloud facilite la collaboration en temps réel pour les équipes data. Grâce à son interface web, plusieurs utilisateurs peuvent travailler simultanément sur les modèles SQL, commenter les modifications et gérer les versions via Git, afin d’améliorer la productivité et la qualité du code.

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Orchestration et planification des modèles SQL

L’orchestration et la planification des modèles SQL sont intégrées directement dans DBT Cloud. Plus besoin d’outils externes comme Airflow : les transformations peuvent être exécutées à des horaires définis, avec une gestion automatisée des dépendances entre les modèles.

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Intégration native avec les entrepôts de données modernes

L’intégration native avec les entrepôts de données modernes (Data Warehouse) simplifie la connexion à Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks. L’authentification sécurisée et l’optimisation des requêtes permettent une exécution efficace et fluide des transformations de données.

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Monitoring et alertes pour vos pipelines

Le monitoring et les alertes garantissent une surveillance en temps réel des pipelines.  Pour une réactivité optimale face aux incidents, DBT Cloud affiche des logs détaillés, envoie des notifications en cas d’échec et s’intègre parfaitement avec Slack ou PagerDuty.

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Pourquoi utiliser DBT Cloud pour vos projets de données ?

Un gain de temps grâce à l’automatisation

Grâce à l’automatisation des transformations de données, DBT Cloud permet un gain de temps considérable. Avec son scheduler intégré et ses pipelines optimisés, il élimine les tâches manuelles et assure une exécution fluide des modèles QL.

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Documentation et tests intégrés pour une meilleure qualité des données

DBT Cloud génère automatiquement une documentation interactive et permet d’inclure des tests unitaires sur les modèles SQL. Cela garantit des données fiables et conformes aux attentes.

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Scalabilité et fiabilité grâce à l’infrastructure cloud

Grâce à son infrastructure cloud évolutive, DBT Cloud offre une scalabilité et une fiabilité accrues. Il s’adapte aux charges de travail croissantes et assure des performances optimales sans gestion complexe des ressources, afin de rendre les pipelines de données plus robustes et efficaces.

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Cas d’usage de DBT Cloud

Optimisation des workflows collaboratifs

Grâce à son interface web, à l’intégration Git et aux commentaires en temps réel, les analystes (Data Analysts) et ingénieurs de données (Data Engineers) peuvent collaborer efficacement sur les modèles SQL, ce qui réduit les frictions et les doublons.

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Amélioration de la gouvernance des données

L’outil contribue à améliorer la gouvernance des données en standardisant les processus de transformation. Avec la gestion des accès, la documentation automatique et l’historique des modifications, DBT Cloud assure une meilleure traçabilité et conformité des données au sein des organisations.

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Réduction des erreurs dans les pipelines de données

Grâce aux tests intégrés et aux alertes automatiques, DBT Cloud aide à réduire les erreurs dans les pipelines de données. Chaque exécution est surveillée en temps réel, ce qui permet de détecter rapidement les anomalies et d’assurer la fiabilité des transformations.

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Comment démarrer avec DBT Cloud ?

Étapes pour créer un compte et configurer un projet DBT

• Inscrivez-vous sur la plateforme DBT Cloud via leur site web.
• Connectez votre entrepôt de données à DBT Cloud.
• Créez un nouveau projet et importez vos modèles SQL existants, ou commencez à en construire de nouveaux directement dans l’interface.

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Planification de modèles et mise en production

• Définissez des horaires pour l’exécution automatisée des modèles SQL en utilisant le scheduler intégré de DBT Cloud.
• Testez vos transformations dans un environnement de staging avant de les mettre en production pour garantir leur bon fonctionnement.
• Configurez des notifications d’alertes en cas d’échec ou d’anomalies lors des exécutions.

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Gestion des permissions et sécurité

• Créez des rôles et assignez des permissions pour contrôler qui peut accéder à quels projets et modèles.
• Utilisez des méthodes d’authentification sécurisées (par exemple, OAuth ou SSO) pour protéger l'accès aux données sensibles.
• Assurez une gestion sécurisée des secrets et des clés d’API pour les connexions aux entrepôts de données.

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Les avantages de DBT Cloud par rapport aux solutions traditionnelles

Comparaison avec DBT Core (Open Source)

Avec sa solution entièrement gérée en SaaS, DBT Cloud surpasse DBT Core. Et pour cause, DBT Core élimine tous les défis liés à l’hébergement et à la configuration manuelle. Contrairement à DBT Core, qui nécessite des outils externes pour l’orchestration et l’automatisation, DBT Cloud intègre des fonctionnalités comme : 

• la planification des modèles ;
• la gestion des accès ; 
• le suivi des exécutions et la documentation automatisée.

Dans une interface web conviviale, cette approche simplifie l’utilisation, notamment pour les équipes moins techniques.

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Fonctionnalités spécifiques aux grandes équipes Data

Pour les grandes équipes Data, DBT Cloud propose des fonctionnalités de collaboration avancées (intégration avec Git, commentaires en temps réel, révision de code…). Il permet également une gestion fine des permissions et des rôles pour garantir un contrôle strict sur l’accès aux projets. 

La scalabilité de l’infrastructure cloud de DBT Cloud permet également à ces équipes de gérer des volumes de données complexes de manière fiable et efficace, tout en offrant des outils de monitoring avancés pour un suivi optimal des pipelines.

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Limites de DBT Cloud : Est-ce adapté à votre organisation ?

Coûts et ROI pour les petites entreprises

Question coûts, DBT Cloud est souvent plus cher que DBT Core. Ses fonctionnalités automatisées et sa gestion des pipelines de données peuvent néanmoins générer un excellent retour sur investissement (ROI) à long terme en réduisant les erreurs et en gagnant du temps.

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Comparaison avec d’autres outils cloud comme Apache Airflow

Contrairement à Apache Airflow, qui est plus flexible et générique pour l’orchestration, DBT Cloud est spécialisé dans les transformations SQL. Il offre une solution clé en main, plus simple à déployer et à gérer, mais avec moins de souplesse qu'Airflow pour des workflows plus complexes.

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Comment se former à DBT Cloud ?

Vous souhaitez monter ou certifier vos compétences ? DBT propose plusieurs certifications reconnues sur le marché, parmi lesquelles :

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

Avec DataBird, laissez-vous tenter par une formation DBT gratuite ! Si vous souhaitez plutôt étoffer votre profil avec une compétence d'Analytics Engineer, n’hésitez pas à découvrir notre formation Analytics Engineer de 6 semaines.

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Pour aller plus loin 👉🏻 Le guide ultime des outils utilisés par l’Analytic Engineer dans son quotidien

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