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dbt
Les organisations data-driven doivent garantir la fiabilité des données analysées, avec des pipelines modulaires, testés et documentés. dbt permet aux équipes data, analytics et produit d’écrire, industrialiser et versionner les transformations directement dans le data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks…), assurant la robustesse en continu. Starfox Analytics vous accompagne dans la mise en place, la structuration et la gouvernance de vos projets dbt.
Présentation de dbt
dbt est le standard moderne pour la transformation des données dans les data warehouses : il permet d’écrire des modèles SQL modulaire, de gérer les dépendances, d’exécuter les transformations, d’automatiser les tests de qualité, et de générer une documentation interactive. Au lieu d’opérer les transformations avant le chargement (ETL), dbt suit le paradigme ELT : les données sont chargées dans l’entrepôt, puis transformées et versionnées par dbt, selon les bonnes pratiques du code (Git, CI, audit, documentation). Le workflow dbt s’appuie sur la modélisation SQL, des macros, une orchestration automatique du pipeline selon les dépendances (DAG), une automatisation des tests (unicité, non-nullité, relations référentielles), et une documentation générée à partir du code. dbt prend en compte la scalabilité multi-warehouse, l’intégration dans les chaînes DevOps, la traçabilité complète et la collaboration métier.
Fiabilisez et accélerez la production analytique avec une logique “code-first”
dbt fédère data engineers, analysts et métiers autour d’une logique collaborative : chaque transformation, métrique ou pipeline est définie, documentée et testée comme du code. Le temps de mise en production de nouveaux indicateurs, l’audit des transformations et le monitoring de la qualité deviennent plus transparents et rapides.
Opter pour dbtDaniel Valide
Nos clients qui utilisent
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Les avantages de dbt
dbt exécute toutes les transformations au sein du data warehouse, tirant parti de sa puissance et de sa scalabilité, sans duplication ou déplacement inutile des données.
Les modèles SQL sont organisés en modules, avec dépendances et orchestration automatique selon les changements. Les tests (unitaires, qualité, relations) garantissent la robustesse et la reproductibilité à chaque modification.
La documentation est générée directement à partir du code, exposant le lineage, les relations et les transformations appliquées. dbt Catalog permet l’audit et la traçabilité des pipelines pour toutes les équipes métier et data.
Les pipelines dbt sont déclenchables via job scheduling, CI/CD et workflows automatisés, facilitant l’intégration avec les standards DevOps et la validation à chaque déploiement de nouvelle version.
La logique “code as analytics” permet de rapprocher le métier et les data teams ; chaque nouvelle métrique, modèle ou logique business peut être développée, testée et documentée au même endroit, accélérant la prise de décision et l’activation business.
Nos consultants
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Daniel Valide
Fadoua Tarbouchi
Pourquoi croire en ce partenariat ?
Accès direct aux équipes
dbt
Notre partenariat nous permet d’entrer en contact rapidement avec leurs équipe en interne pour demander de l’aide ou résoudre tout problème en direct.
Accès aux nouveautés en avant-première
Nous sommes informés en priorité des dernières fonctionnalités et mises à jour de la plateforme, ce qui nous permet d’adapter nos stratégies et de rester à la pointe de l’innovation.
Pionniers en France
Nous sommes fiers de faire partie des premiers à avoir adopté dbt en France, et ce partenariat historique témoigne de notre engagement à accompagner nos clients avec des solutions de pointe depuis le début.
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