Data Build Tool (DBT) : fonctionnalité, prix et formation

Qu'est-ce que Data Build Tool ?

Data Build Tool, souvent abrégé dbt, est un outil open source développé par Fishtown Analytics (aujourd'hui connu sous le nom de dbt Labs), spécialisé dans la transformation des données au sein des entrepôts. Contrairement aux outils ETL traditionnels, dbt s’inscrit dans une approche ELT (Extract, Load, Transform) : les données sont d’abord chargées dans un Data Warehouse avant d’être transformées. Pour ce faire, dbt repose sur l’utilisation du SQL pour automatiser les transformations, rendant ce processus beaucoup plus rapide et fiable.

Pourquoi dbt est un outil essentiel en Analytics Engineering ?

Si les Data Analysts et les Data Scientists peuvent tirer parti de dbt, cet outil est surtout prisé par les Analytics Engineers, qui l’utilisent pour optimiser leurs workflows et garantir la qualité des pipelines de données. Voici pourquoi cet outil est devenu un indispensable :

• Organisation des transformations : tout se fait de manière centralisée à travers des modèles SQL modulaires, assurant une réutilisation facile, une cohérence globale et une traçabilité complète — autant d’éléments qui réduisent fortement le risque d’erreurs.
• Traçabilité des données : dbt génère automatiquement une documentation dynamique qui explique quels modèles SQL ont été utilisés pour transformer les données. Vous pouvez ainsi facilement suivre l’évolution des tables et l'origine des dépendances, ce qui simplifie le partage des connaissances au sein de votre équipe.
• Amélioration de la qualité des données : en standardisant les processus et en utilisant des principes d’ingénierie logicielle comme le versioning avec Git ou les tests automatisés, dbt standardise les workflows analytiques, assurant une cohérence et une qualité élevées des données.
• Gestion des dépendances et simplification de la maintenance du code : dbt gère automatiquement les relations entre les tables. Si une transformation change, il ajuste toutes les dépendances impactées, ce qui évite des mises à jour manuelles fastidieuses et minimise le risque d’erreur.
• Compatibilité avec les entrepôts de données modernes : dbt fonctionne parfaitement avec des plateformes cloud comme Snowflake, BigQuery, et Redshift, offrant une flexibilité optimale pour gérer des architectures de données modernes.

En quoi dbt se distingue des autres outils ETL ?

Les outils ETL traditionnels (comme Informatica ou Talend) sont polyvalents : ils gèrent l’extraction, la transformation et le chargement des données. De son côté, dbt se concentre uniquement sur la transformation, directement au cœur de l’entrepôt. Et c’est là que réside sa force :

• Approche spécialisée : dbt ne s'occupe ni de l'extraction ni du chargement des données, mais excelle dans la transformation.
• Basé sur le SQL : pour fonctionner, dbt utilise le SQL, un langage bien connu des analystes de données, ce qui facilite l’utilisation de cet outil même par les équipes qui sont moins axées technique.
• Approche ELT : contrairement aux outils ETL, dbt adopte l’approche ELT ; les données sont d’abord chargées brutes dans leur entrepôt, puis sont transformées à la volée selon les besoins métiers.
• Automatisation et collaboration : avec des fonctionnalités comme les tests automatisés et la documentation intégrée, dbt garantit des pipelines fiables, reproductibles, et faciles à maintenir, seul ou en équipe.

Quelles sont les versions de Data Build Tool ?

dbt propose deux versions de son outil, qui répondent à des besoins différents : dbt Core et dbt Cloud.

dbt Core

dbt Core est la version open source et gratuite de Data Build Tool, idéale pour les équipes techniques souhaitant personnaliser leurs transformations tout en gardant un contrôle total sur leurs pipelines.

Pour utiliser dbt Core, vous devrez installer Git et Python, et être à l’aise avec une interface en ligne de commande. Cette version offre toutes les fonctionnalités essentielles pour gérer vos transformations de données, tandis que certaines fonctionnalités avancées ne sont disponibles que sur dbt Cloud.

dbt Core est parfait pour les petites équipes ou les projets nécessitant une flexibilité totale, sans frais supplémentaires.

dbt Cloud

dbt Cloud est la solution payante et clé en main de Data Build Tools, conçue pour simplifier l’utilisation de dbt tout en offrant des fonctionnalités avancées.

Avec son interface intuitive, dbt Cloud élimine les barrières techniques des interfaces de lignes de commande, et propose des outils puissants comme :

• La planification, pour lancer automatiquement vos transformations à des heures prédéfinies.  
• Une collaboration en équipe renforcée grâce à une interface centralisée.  
• Des intégrations facilitées à des outils populaires comme Snowflake, BigQuery ou Databricks.

Cette version est idéale pour les grandes équipes ou les projets nécessitant une gestion collaborative avancée.

Quelle version de dbt choisir selon vos besoins ?

Le choix entre dbt Core et dbt Cloud dépend principalement de votre équipe, de vos besoins et de vos objectifs :

• Vous avez une petite équipe technique ou êtes une startup : si vous travaillez avec une petite équipe ayant des compétences en Python, Git et SQL, dbt Core est un excellent point de départ. Sa gratuité vous permettra de progresser à votre rythme et de gérer des projets de petite envergure.
• Votre équipe Data est importante ou vos projets sont complexes : si votre entreprise dispose d’une équipe conséquente et aux compétences techniques variées, ou doit gérer des pipelines volumineux, dbt Cloud est la solution idéale. Ses fonctionnalités avancées et collaboratives simplifient la gestion des workflows complexes.

Quelles sont les fonctionnalités de Data Build Tool ?

dbt est un outil puissant qui vous offre une multitude de fonctionnalités pour transformer efficacement vos données. Voici les principales :

• Modélisation des données : Les transformations s’appuient sur des modèles SQL centralisés dans l’entrepôt, ce qui structure les données et assure leur cohérence de bout en bout.
• Documentation dynamique : dbt génère automatiquement une documentation visuelle des transformations effectuées et des relations entre tables. Vous obtenez alors un aperçu clair et interactif de votre pipeline, facilitant sa compréhension et sa maintenance.
• Gestion des dépendances : grâce à dbt, vous pouvez visualiser les relations entre les tables et gérer leurs dépendances facilement. Les transformations s'exécutent dans le bon ordre, évitant les erreurs ou incohérences.
• Tests automatisés : grâce à des procédures de tests intégrées, vérifiez la qualité de vos données et identifiez les anomalies (valeurs nulles, incohérences, etc.) avant qu’elles ne deviennent problématiques.
• Gestion de version avec Git : dbt intègre le versioning avec Git, ce qui facilite le suivi des modifications et le travail collaboratif.
• Planification des transformations (avec dbt Cloud) : vous pouvez planifier vos transformations pour qu’elles s’exécutent automatiquement à l’horaire défini.
• Interface intuitive (avec dbt Cloud) : simplifiez la gestion de vos pipelines grâce à une interface graphique facile à prendre en main, même en ayant peu de connaissances techniques.

Avec quelles plateformes dbt est-il compatible

L’un des atouts majeurs de dbt est sa compatibilité étendue avec les principales plateformes de données modernes comme :

• Snowflake : dbt s'intègre parfaitement avec Snowflake, un entrepôt de données cloud réputé pour sa rapidité et sa flexibilité. Ensemble, ils offrent une solution performante pour gérer des pipelines volumineux et optimiser les processus de transformation SQL.
• BigQuery : si vous utilisez l’écosystème Google Cloud, sachez que dbt est un excellent complément à BigQuery. Il facilite la transformation de vos données en utilisant des modèles SQL, directement dans cet entrepôt.
• Amazon Redshift : dbt s'intègre à l’entrepôt de données cloud d'Amazon, conçu pour effectuer des traitements analytiques massifs. Ensemble, ils offrent une solution robuste pour gérer des pipelines complexes et optimiser les performances de vos transformations SQL à grande échelle.
• Databricks : bien que Databricks ne soit pas un entrepôt de données au sens strict, dbt peut s’intégrer à cette plateforme pour exploiter les données dans des environnements Big Data.

Quelles compétences sont nécessaires pour maîtriser Data Build Tool ?

Bien que dbt, et surtout dbt Cloud, soient conçus pour être accessibles, certaines compétences sont nécessaires pour en tirer le meilleur parti :

• Maîtrise du SQL : dbt repose entièrement sur SQL. Une bonne compréhension de ce langage informatique est donc indispensable pour modéliser les données et écrire des transformations.
• Connaissances en entrepôts de données : comprendre le fonctionnement des Data Warehouses comme Snowflake, BigQuery ou Redshift est un atout non-négligeable pour exploiter pleinement dbt.
• Notions de Git : la maîtrise de Git vous permettra de collaborer plus facilement avec d’autres équipes et de gérer efficacement le versioning des modèles SQL et des transformations de données.
• Bases en Python : bien que dbt soit principalement basé sur SQL, une connaissance de Python peut être utile pour configurer votre environnement et gérer certaines tâches avancées, notamment si vous travaillez avec dbt Core.
• Compréhension des flux ELT : connaître les concepts liés aux flux ELT (Extract, Load, Transform) est nécessaire pour réussir à bien positionner dbt dans votre stack technologique.
• Organisation et rigueur : dbt encourage une approche structurée des pipelines de données. Être méthodique est donc essentiel pour garantir des transformations claires et reproductibles.

Vous débutez en analyse de données ? Chez Jedha, nous vous proposons justement des formations en Data qui vous permettront d’acquérir toutes les compétences nécessaires pour tirer pleinement parti de dbt.

Comment se former à dbt ?

Formations en Analytics Engineering

Pour utiliser Data Build Tools à son plein potentiel, rien de mieux que de suivre une formation complète en Data Analytics telle que celles proposée par Jedha. Notre bootcamp pour devenir Data Analyst inclut d’ailleurs un module complet dédié à l’Analytics Engineering. En le suivant, vous apprendrez notamment à :

• Centraliser des données grâce à des outils de Data Warehousing comme Amazon Redshift, Google BigQuery, et Snowflake.  
• Construire des pipelines de données ETL comme ELT grâce à des outils comme dbt.  
• Intégrer des outils externes dans vos processus pour synchroniser vos données avec des plateformes comme Google Analytics, Hubspot, Amplitude, Google Ads, et Meta Ads.

En suivant notre bootcamp, vous serez capable d’utiliser dbt pour transformer vos données en actifs stratégiques pour votre organisation.

Certifications dbt

Pour valider vos compétences et renforcer votre employabilité sur le marché de l’emploi, il peut être utile d’obtenir des certifications qui prouvent votre expertise de Data Build Tool. Et ça tombe bien, puisque dbt Labs vous propose justement des certifications éditeur officielles :

• dbt Analytics Engineer Certification, qui valide votre capacité à construire, tester et maintenir des modèles analytiques robustes, tout en appliquant des principes d’ingénierie aux pipelines de données.  
• dbt Cloud Administrator Certification, plus orientée vers la configuration et l’optimisation de dbt Cloud, et qui vous demandera de maîtriser la gestion des connexions, le versioning Git, et la sécurité des environnements de données.

Pour augmenter vos chances de succès, dbt Labs recommande par ailleurs de maîtriser le langage SQL et d’avoir au moins 6 moins d’expérience avec leurs solutions.

dbt est-il gratuit ?

En fait, cela dépend de la version de Data Build Tools que vous voulez utiliser.

• dbt Core est totalement gratuit et open source.
• dbt Cloud, en revanche, est une solution payante. Pour bénéficier de son interface graphique intuitive et de ses fonctionnalités avancées, vous devrez débourser 100 $ par mois et par utilisateur avec l’offre classique. Si vous avez de gros besoins, vous devrez contacter dbt Labs pour obtenir un devis personnalisé.

Comment se reconvertir pour devenir Analytics Engineering ?

Vous souhaitez vous reconvertir pour travailler dans la Data, et plus précisément pour devenir Analytics Engineer ? C’est un très bel objectif, et chez Jedha, nous sommes justement là pour vous aider à l’atteindre ! Grâce à nos bootcamps reconnus par les entreprises et éligibles aux financements publics, vous acquérez en seulement quelques mois toutes les compétences nécessaires pour démarrer votre nouvelle carrière. Pour cela :

1. Inscrivez-vous sur JULIE, notre plateforme d’apprentissage, où vous pourrez commencer à apprendre à coder en SQL gratuitement.  
2. Si nécessaire, initiez-vous aux bases avec notre formation en Data pour les débutants.  
3. Approfondissez vos connaissances grâce à notre formation Business Analyst, à l’issue de laquelle vous aurez toutes les compétences nécessaires pour commencer à travailler dans l’analyse de données.  
4. Continuez à développer vos compétences sur le terrain en accumulant de l’expérience, ce qui vous permettra d’évoluer petit à petit vers le métier charnière d’Analytics Engineer.

Pour en savoir plus sur nos cursus, n’hésitez pas à télécharger notre syllabus et à venir nous rejoindre lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.

Questions fréquentes à propos de Data Build Tool (dbt)

Quels sont les avantages à utiliser Data Build Tool ?

Il existe de nombreux avantages à l’utilisation de Data Build Tool, et notamment :

• La centralisation des transformations directement dans l’entrepôt de données, ce qui permet de réellement adapter vos opérations à vos besoins métiers.  
• La documentation automatique qui facilite la traçabilité de vos pipelines.  
• Les tests intégrés et automatiques qui vous aident à vous assurer de la qualité de vos données.  
• La simplicité d’utilisation de la plateforme grâce à l’utilisation du SQL, dont les analystes de données sont déjà familiers.

Quelles sont les alternatives à dbt ?

Si dbt reste un outil de référence pour la transformation de données, il existe plusieurs alternatives qui pourraient être plus adaptées à vos besoins :

• Dataform : idéal pour les utilisateurs de BigQuery, cet outil offre une gestion centralisée des opérations de données, intègre la configuration des dépendances et le versioning avec Git.  
• SQLMesh : ce framework open-source facilite les transformations nécessitant du SQL ou du Python, et vous propose des fonctionnalités avancées plutôt intéressantes ; vous pourrez ainsi suivre les impacts de vos modifications, et obtenir un aperçu de vos données avant leur mise en production.  
• AWS Glue : cette solution qui ne nécessite pas l’utilisation d’un serveur vous offre une interface visuelle intuitive pour gérer vos pipelines ETL et ELT.  
• Matillion : grâce à des fonctionnalités de glisser-déposer, cet outil simplifie la création de workflows ETL et est donc idéal pour les utilisateurs qui n’ont pas de compétences approfondies en codage et qui cherchent plutôt une approche visuelle.

Quelles sont les différences entre dbt et Databricks ?

S’ils sont tous les deux des outils de data analyse, dbt et Databricks ne s’utilisent pas pour la même chose :

• dbt est spécialisé dans la transformation SQL dans des entrepôts de données.  
• Databricks est plus axé sur le traitement Big Data avec Spark, pour des analyses complexes et de l’IA.

dbt convient mieux aux équipes orientées BI, tandis que Databricks est idéal pour tout ce qui touche au Big Data et à l’ingénierie de Machine Learning.