Qu’est ce que DBT ? Introduction à l’outil de modélisation des données

DBT en quelques mots 

DBT (Data Build Tool) est un framework open source qui facilite la transformation des données dans les entrepôts cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks). Contrairement aux outils ETL traditionnels, DBT se concentre sur la partie T (Transform) du pipeline. Il permet d’écrire des requêtes SQL modulaires, versionnées et documentées, en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle.

Une approche centrée sur SQL et la modularité  

DBT repose principalement sur SQL enrichi par le langage de templating Jinja. Les transformations sont organisées en modèles réutilisables qui s’exécutent directement dans l’entrepôt de données. Cette approche permet d’éviter la duplication de code, de simplifier la maintenance et d’accélérer la mise en production des pipelines de données.

Collaboration et bonnes pratiques  

L’un des grands atouts de DBT est d’introduire dans la data des pratiques issues du développement logiciel :

• versioning Git pour collaborer efficacement,

• tests automatisés pour garantir la qualité des données,

• documentation intégrée et générée automatiquement,

• CI/CD pour valider et déployer les modèles.
  Cela permet aux équipes data de travailler de manière plus agile, fiable et collaborative.
  

Les cas d’usage de DBT 

DBT est particulièrement utile dans les environnements modernes de cloud data warehouse. Ses cas d’usage incluent :

• la création de tables intermédiaires propres et fiables,
• la mise en place de modèles métiers réutilisables,
• l’automatisation de transformations récurrentes, la standardisation des pipelines analytiques.

Il s’impose comme un outil central pour les équipes de data engineering et d’analytics engineering.

Les évolutions récentes

DBT a gagné en popularité grâce à sa simplicité et son adoption massive dans l’écosystème data. La société derrière l’outil propose aujourd’hui DBT Cloud, une version SaaS avec interface utilisateur, orchestrateur intégré et fonctionnalités avancées de monitoring. En 2024, DBT continue de s’imposer comme la référence pour structurer les transformations de données dans une architecture moderne.

DBT est bien plus qu’un simple outil SQL : c’est un cadre méthodologique qui permet de professionnaliser la transformation et la modélisation des données.
En introduisant modularité, collaboration et bonnes pratiques de développement, il aide les entreprises à fiabiliser leurs pipelines et à rendre la donnée réellement exploitable.
Pour toute organisation souhaitant bâtir une stratégie data-driven solide, DBT est aujourd’hui un outil incontournable.

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