dbt
dbt est un outil de transformation des données qui permet de structurer, tester et documenter les modèles analytiques directement dans l’entrepôt de données.
| Élément | Description |
|---|---|
| Éditeur | dbt Labs (Open Source / SaaS) |
| Type / Rôle | Outil de transformation des données (ELT) et de modélisation analytique |
| Environnements | Data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL, etc.), Exécution locale, CI/CD, orchestrateurs |
| Niveau | Outil technique orienté data engineers et analytics engineers |
À quoi sert dbt ?
dbt permet de transformer les données directement dans l’entrepôt de données, en structurant les requêtes SQL sous forme de modèles réutilisables, testés et documentés.
Il se positionne après l’ingestion des données (ELT) et vise à fiabiliser la couche analytique en rendant les transformations :
- explicites,
- versionnées,
- testables,
- compréhensibles dans le temps.
Ce que permet dbt
dbt permet de construire une couche de données analytiques robuste à partir de tables brutes ou intermédiaires.
Il offre notamment :
- la modélisation des données en SQL, organisée en modèles dépendants les uns des autres,
- la gestion explicite des dépendances entre modèles via un graphe,
- l’exécution incrémentale ou complète des transformations,
- l’ajout de tests de qualité (unicité, non-nullité, relations, règles métier),
- la documentation automatique des modèles et des colonnes.
Les transformations sont décrites comme un graphe orienté, où chaque modèle dépend clairement de ses sources amont :
données brutes"] --> stg stg["staging
nettoyage / normalisation"] --> mart mart["mart
modèles analytiques"] --> expo expo["exposition
BI / usages métiers"]
Grâce à cette approche, les transformations deviennent lisibles, maintenables et industrialisables, même lorsque les volumes et la complexité augmentent.
Cas d’usage courants
dbt est couramment utilisé pour :
- Transformation analytique : construction de tables métiers à partir de données brutes.
- Structuration des modèles data : séparation claire entre staging, modèles intermédiaires et marts.
- Qualité des données : détection précoce des anomalies via des tests automatisés.
- Documentation data : génération de catalogues de données compréhensibles par les équipes.
- Industrialisation SQL : versionnement Git, CI/CD, revues de code sur les transformations.
Place de dbt dans une architecture data
Dans une architecture data moderne, dbt occupe un rôle clé dans la couche de transformation. Il intervient après les outils d’ingestion (ETL/ELT) et avant les outils de restitution (BI, data science, produits data).
Concrètement, dbt permet de :
- transformer des données brutes en modèles métiers fiables,
- garantir la cohérence des calculs utilisés par les équipes,
- détecter rapidement les ruptures de qualité ou de schéma,
- documenter la logique de transformation au plus près du code,
- faciliter la collaboration entre data engineers et équipes analytics.
Dans ce contexte, dbt constitue le socle de modélisation analytique d’une plateforme data, en apportant rigueur, traçabilité et évolutivité aux transformations SQL lorsqu’il est intégré à un orchestrateur et à une stratégie de supervision adaptées.