Data Management
9/2/2024

Data Build Tool (DBT) : de quoi parle-t-on ?

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Marie de Vesvrotte
Responsable Marketing
Terre avec des traits violets

Data Build Tool (DBT) émerge comme une solution révolutionnaire, offrant une approche nouvelle pour la modélisation des données et la gestion des entrepôts. Que vous soyez novice ou expert dans le domaine, DBT promet de simplifier les processus, d'assurer la reproductibilité des transformations, et de renforcer la collaboration au sein des équipes.

Qu’est-ce que Data Build Tool ?

DBT, ou Data Build Tool, est un outil open source utilisé dans le domaine de l'analyse de données et de la gestion des entrepôts de données. Il permet aux équipes d'analystes et de data scientists de structurer, documenter et exécuter des transformations de données de manière reproductible.

Les principales caractéristiques de DBT comprennent la possibilité de définir des modèles de transformation de données à l'aide de requêtes SQL, la gestion des dépendances entre ces modèles, la génération automatique de documentation basée sur le code, la modularité pour encourager la réutilisation des transformations, et la facilité de collaboration au sein des équipes travaillant sur des projets d'analyse de données. 

Il est souvent utilisé en conjonction avec des entrepôts de données modernes comme BigQuery, Snowflake, ou Redshift.

En utilisant DBT, il est possible de rationaliser le processus de construction de l’entrepôt de données (Data Warehouse), d’accélérer le développement de modèles analytiques et d'améliorer la cohérence et la qualité des données dans l'environnement d'analyse.

Comment fonctionne Data Build Tool ?

Data Build Tool (DBT) fonctionne en suivant un processus spécifique qui simplifie et organise les transformations de données dans un entrepôt de données. Voici un aperçu général du fonctionnement de DBT :

  • Modélisation des données : les transformations de données sont définies sous forme de modèles SQL. Ces modèles représentent des requêtes SQL qui transforment les données brutes en résultats souhaités, généralement stockés sous forme de tables ou de vues dans l'entrepôt de données.
  • Dépendances : DBT gère automatiquement les dépendances entre les différents modèles. Lorsqu'un modèle dépend d'un autre, DBT s'assure que les modèles sous-jacents sont exécutés en premier, garantissant ainsi l'ordre correct d'exécution des transformations.
  • Exécution : les modèles sont exécutés à l'aide de la commande DBT Run. Lorsque cette commande est lancée, DBT exécute les requêtes SQL correspondantes pour construire les tables ou les vues résultantes dans l'entrepôt de données.
  • Documentation automatique : DBT génère automatiquement de la documentation à partir des métadonnées incluses dans les modèles SQL. Cette documentation inclut des informations sur les colonnes, les types de données, les sources, et d'autres détails pertinents, facilitant la compréhension des transformations effectuées.
  • Tests : DBT prend en charge la création de tests automatisés pour vérifier la qualité des résultats produits par les transformations. Ces tests permettent de s'assurer que les données traitées répondent aux critères définis, offrant ainsi une assurance qualité.
  • Orchestration : bien que DBT n'orchestre pas directement les flux de données ou les tâches planifiées, il peut être intégré à des outils d'orchestration de tâches tels que Knime pour automatiser l'exécution des modèles à des intervalles planifiés.
  • Intégration avec les Data Warehouse : DBT s'intègre de manière transparente avec divers entrepôts de données modernes tels que BigQuery, Snowflake, Redshift, etc. Les requêtes SQL générées par DBT sont optimisées pour ces plateformes, exploitant ainsi au mieux leurs performances.

Pourquoi utiliser Data Build Tool ?

Data Build Tool (DBT) est utilisé pour simplifier et optimiser le processus de transformation des données. Son utilisation présente plusieurs avantages.

  • Reproductibilité des transformations : DBT permet de définir les transformations de données sous forme de modèles SQL, assurant ainsi une reproductibilité cohérente des résultats, ce qui est essentiel pour maintenir l'intégrité des analyses.
  • Gestion des dépendances : DBT permet de gérer les dépendances entre les différentes transformations de données. Cela signifie que si une transformation de base change, DBT peut automatiquement identifier et mettre à jour toutes les transformations qui en dépendent, simplifiant ainsi la maintenance du code.
  • Documentation automatique : DBT génère automatiquement une documentation à partir des modèles SQL, offrant une visibilité instantanée sur les transformations effectuées. Cela améliore la compréhension du code et facilite le partage des connaissances au sein de l'équipe.
  • Modularité et réutilisabilité : les transformations dans DBT sont structurées de manière modulaire, ce qui encourage la réutilisabilité du code. Les modèles peuvent être construits de manière à être utilisés dans différents projets, favorisant ainsi une approche cohérente et standardisée. 
  • Facilité de collaboration : en utilisant DBT, les membres de l'équipe peuvent collaborer plus facilement sur des projets d'analyse de données. La structure modulaire et la gestion des dépendances facilitent la collaboration entre les analystes et les data scientists.
  • Intégration avec les entrepôts de données modernes : DBT s'intègre généralement bien avec les Data Warehouse tels que BigQuery, Snowflake et Redshift, fournissant une interface optimisée pour les fonctionnalités spécifiques de ces entrepôts.
  • Amélioration de la qualité des données : en centralisant et standardisant les transformations de données, DBT contribue à améliorer la qualité des données dans l'entrepôt, ce qui est primordial pour des analyses fiables et précises.

Il faut noter que DBT n’est qu’un outil de supervision qui vient se greffer au Data Warehouse (tel que Snowflake, BigQuery, Redshift...) et c’est ce dernier qui effectue les calculs. DBT ne fait que fournir les instructions.

Un des avantages majeurs de DBT, c’est également l’ajout d’une connexion avec GitLab/GitHub qui permet de faire du versioning des transformations. Cela veut dire qu’on peut garder une trace de toutes les modifications qui ont été effectuées sur toutes les vues/tables. Cela facilite le travail en équipe sur un même projet grâce au système de branches notamment. 

DBT pour le contrôle de gestion 

Pour Limpida, l'intégration de Data Build Tool (DBT) offre une approche accessible et transparente pour la transformation des données. 

Sa facilité d’utilisation réside dans sa conception basée sur des requêtes SQL. Cette approche déclarative permet aux utilisateurs de définir intuitivement des modèles de transformation sans nécessiter une expertise technique approfondie. 

Cette approche simplifiée contribue à accélérer le processus de modélisation des données, permettant aux contrôleurs de gestion de reprendre la main sur cette partie technique du métier.  

Rond violet avec fleche vers le haut