Snowflake et DBT : l'alliance qui simplifie la transformation de données

Le Snowflake Summit a une fois de plus confirmé que la plateforme ne se contente pas de suivre le rythme du marché : elle le fixe. Cette édition a mis en avant deux priorités claires : améliorer l’expérience des développeurs et simplifier les workflows de transformation des données. Parmi les annonces majeures, l’intégration native de dbt (Data Build Tool) s’impose comme un vrai game changer. Elle offre aux développeurs et aux analystes une expérience plus fluide et vient enfin résoudre ces fameux « petits tracas » qui rendaient les architectures de transformation inutilement compliquées.

Concrètement, ce qui nécessitait hier un patchwork d’outils d’orchestration, de déploiement et de monitoring — sans parler des soirées à configurer des Cron jobs — peut désormais être exécuté directement dans Snowflake. Moins de dépendances externes, une sécurité renforcée, un déploiement plus rapide et une équipe DevOps qui respire un peu mieux. Pour les organisations, c’est un time-to-value accéléré et une gouvernance des pipelines bien plus simple à mettre en place.

Transformation des données : l’approche unifiée de Snowflake et DBT

Ce qui demandait autrefois des architectures tentaculaires, mêlant plusieurs services, des heures de configuration DevOps et des checklists de sécurité à rallonge, peut désormais être accompli directement dans l’environnement intégré de Snowflake. Cette évolution n’est pas qu’un simple gain technique : elle traduit un véritable changement de paradigme dans la façon dont les équipes data conçoivent leurs workflows de transformation. L’intégration native de dbt ne se limite pas à une nouvelle fonctionnalité, elle symbolise la fusion de services autrefois éparpillés en une plateforme unifiée et cohérente. Pour les data engineers et les architectes, cela signifie moins de pièces de lego à assembler, moins de risques d’erreur et une vision beaucoup plus claire de bout en bout.

Au-delà de l’aspect technique, cette évolution rééquilibre le rôle des équipes. Les data engineers peuvent se concentrer sur la conception et l’optimisation des modèles plutôt que sur l’intégration et la maintenance d’outils disparates. Les architectes bénéficient d’une vision plus claire pour concevoir des pipelines évolutifs et sécurisés. Et côté métiers, l’impact est tout aussi fort : des cycles de livraison plus courts, des analyses plus fiables et une prise de décision accélérée. En somme, c’est toute la chaîne de valeur de la donnée qui gagne en efficacité, sans sacrifier la gouvernance ni la sécurité.

Cette mise en perspective ouvre naturellement la question des outils : pourquoi dbt s’impose-t-il comme la solution de référence, et quelles sont les alternatives possibles ?

Pourquoi les pipelines dbt étaient si complexes avant l’intégration native ?

Auparavant, exécuter des workloads dbt dans Snowflake nécessitait de mettre en place des outils de développement, de déploiement et d’orchestration. Bien que dbt consomme peu de ressources, il exigeait tout de même une couche de service supplémentaire à maintenir. Un environnement dbt sécurisé et fiable impliquait généralement plusieurs composants :

• La machine du développeur avec un IDE : c’est là que les modèles dbt étaient écrits, testés et débogués avant leur mise en production. La machine devait être correctement configurée pour se connecter à Snowflake et inclure les bonnes dépendances et fichiers de configuration.
• Un dépôt Git : indispensable pour versionner le code, gérer les branches de développement et permettre le travail collaboratif. C’est également ce dépôt qui servait de point de départ pour déclencher les déploiements en environnement de recette ou de production.
• Un service d’orchestration : qu’il s’agisse d’Apache Airflow, Dagster, Snowflake Tasks, GitHub Actions ou, au minimum, d’un serveur exécutant des Cron jobs, il permettait de planifier les exécutions, d’enchaîner les tâches et d’automatiser les workflows dbt sans intervention manuelle.
• Des services de monitoring et de notification : nécessaires pour surveiller l’état d’exécution des jobs, détecter les échecs, mesurer les performances et alerter les équipes en cas d’anomalie.

Chaque composant devait se connecter à Snowflake, ce qui ajoutait de la complexité et augmentait les risques de sécurité en multipliant les points d’accès. Les configurations avancées allaient encore plus loin en introduisant des environnements conteneurisés pour garantir la cohérence des versions, des services supplémentaires pour l’orchestration et le déploiement, ainsi que des outils comme Copilot ou Cursor pour améliorer la productivité. Ces configurations exigeaient un contrôle strict de la sécurité et un effort DevOps important, notamment pour gérer la synchronisation entre les environnements de développement, de test et de production.

Snowpark et Snowflake Tasks : le premier pas vers l’intégration native

Une approche plus « native » de Snowflake a émergé avec l’utilisation combinée de Snowpark et des Snowflake Tasks pour exécuter et orchestrer les workloads dbt. Cette solution représentait un pas en avant important : elle permettait de rapprocher l’exécution des transformations de l’environnement Snowflake lui-même, offrant ainsi plus de cohérence entre développement, exécution et gouvernance.

Concrètement, Snowpark offrait la possibilité d’écrire du code en Python ou en Scala et de l’exécuter directement sur le moteur Snowflake, évitant ainsi de transférer des données hors de la plateforme. Les Snowflake Tasks prenaient ensuite le relais pour automatiser l’orchestration et planifier les jobs de manière fiable. Cette configuration garantissait un meilleur contrôle sur les dépendances et une plus grande uniformité des environnements d’exécution. Cependant, cette approche restait partiellement manuelle. Les équipes devaient encore écrire du code dans des notebooks pour déployer et exécuter les transformations dbt, ce qui ajoutait une étape supplémentaire au workflow. De plus, il n’était pas encore possible de développer, tester et déployer directement dbt dans Snowsight, l’interface de Snowflake. En d’autres termes, l’expérience restait moins intégrée que celle que nous connaissons aujourd’hui. Malgré ces limitations, cette solution a été adoptée par de nombreuses équipes recherchant plus de flexibilité et souhaitant réduire leur dépendance à des orchestrateurs externes. Elle a servi de tremplin vers une intégration encore plus fluide, en préparant le terrain pour le support natif de dbt qui simplifie désormais radicalement la mise en place des pipelines de transformation.

DBT dans Snowflake : fonctionnement de l’intégration native

Le support natif de dbt dans Snowflake élimine la plupart des besoins en services tiers. Désormais, les équipes n’ont besoin que d’un dépôt Git : tout le reste s’exécute dans Snowflake, avec seulement quelques limites à prendre en compte. Ce modèle est bien plus simple à mettre en place et à maintenir, tout en réduisant fortement les risques de sécurité et sans coût additionnel. La configuration la plus simple repose uniquement sur les services Snowflake, ce qui signifie qu’aucun service externe n’a besoin d’accéder directement aux données. Cela améliore considérablement la posture de sécurité et limite les points de défaillance. Cette approche est idéale pour les petites équipes d’ingénierie et d’analytique, car elle simplifie le déploiement et supprime l’implication quotidienne de DevOps.

Les équipes peuvent désormais :

• Utiliser l’intégration Git de Snowflake pour récupérer le code. Cela permet de connecter directement un dépôt Git (GitHub, GitLab, Bitbucket...) à Snowflake. Les modèles, macros et tests dbt sont automatiquement synchronisés, ce qui garantit que toute modification est versionnée et traçable. Cette intégration facilite également les revues de code via pull requests, assurant que les bonnes pratiques de développement collaboratif soient respectées.
• Développer des transformations dbt directement dans les workspaces Snowflake. Les développeurs n’ont plus besoin d’installer dbt en local. Ils peuvent écrire, tester et modifier leurs modèles depuis l’interface Snowflake, avec un éditeur intégré qui reconnaît la syntaxe dbt et offre un retour immédiat. Cela réduit les frictions techniques et permet à des équipes moins techniques de participer à la construction des pipelines.
• Compiler et exécuter les transformations dans des environnements de développement. Avant tout passage en production, le code peut être exécuté dans un environnement isolé afin de vérifier que les modèles fonctionnent comme prévu et que les dépendances sont bien respectées. Cette étape de validation évite l’introduction d’erreurs dans les tables critiques et permet de détecter des problèmes de performance en amont.
• Déployer et planifier les tâches dbt via l’interface Snowflake. La console Snowflake inclut désormais une fonctionnalité de scheduling intégrée. Les équipes peuvent créer des jobs récurrents, définir les dépendances entre les tâches et s’assurer qu’elles s’exécutent dans le bon ordre. Cela élimine le besoin d’un orchestrateur externe (comme Airflow ou Dagster) pour les cas simples, ce qui accélère la mise en production.
• Surveiller les exécutions, les performances et configurer des notifications directement dans Snowflake. Chaque exécution est suivie avec des logs détaillés et des métriques de performance. Les équipes peuvent rapidement identifier les jobs échoués ou trop lents, déclencher des alertes et recevoir des notifications (par e-mail ou webhook) afin de réagir en temps réel.
• Contrôler les accès via le framework de gouvernance de Snowflake. Les permissions sont gérées de manière fine et centralisée, permettant de limiter l’exécution ou la modification des transformations à certains rôles (par exemple, équipe data vs. métiers). Cette approche réduit les risques de manipulation non autorisée et assure la conformité avec les politiques de gouvernance.
• Exécuter des opérations via SQL ou la CLI de Snowflake. Pour les utilisateurs avancés et les workflows automatisés, il est possible de déclencher les exécutions dbt via des requêtes SQL ou en ligne de commande. Cela facilite l’intégration dans des scripts CI/CD, ou dans des workflows plus complexes nécessitant une orchestration personnalisée.

L’intégration Git reste optionnelle : pour un développeur travaillant seul ou sur un simple proof of concept, il est possible de démarrer directement dans un workspace Snowflake. Les différentes versions de déploiement sont automatiquement sauvegardées comme artefacts distincts, ce qui limite les risques de perte de code.

Snowflake + dbt : ce qu’il faut surveiller malgré l’intégration native

L’intégration native de dbt dans Snowflake représente une avancée majeure pour les équipes data, car elle réduit les frictions techniques et rapproche le développement, le déploiement et la supervision au sein d’un même environnement. Cependant, tout n’est pas encore parfait et certaines organisations, notamment les plus avancées en termes de pratiques DevOps et d’automatisation, peuvent rencontrer quelques points de vigilance.

• Automatisation du déploiement limitée : aujourd’hui, il n’est pas encore possible de déclencher un déploiement dbt automatiquement dès qu’une pull request est ouverte ou fusionnée dans Git. Les équipes doivent donc ajouter une couche d’automatisation externe – par exemple via GitHub Actions, GitLab CI/CD ou Azure DevOps – pour garantir que les tests et les déploiements soient exécutés de manière continue et fiable. Cette contrainte peut compliquer la mise en place de workflows CI/CD vraiment fluides et demande encore un peu d’effort côté DevOps.
• Intégration avec Snowflake Copilot incomplète : l’assistant IA de Snowflake ne comprend pas encore le code dbt et ne peut donc pas proposer de complétions, d’optimisations ou de corrections adaptées à ce langage. Les développeurs doivent continuer à s’appuyer sur leurs propres bonnes pratiques ou sur des outils tiers pour bénéficier d’aide intelligente, ce qui réduit le potentiel d’automatisation et de productivité que Copilot pourrait offrir à terme.

Ces limitations ne remettent pas en cause les bénéfices de l’intégration, mais elles rappellent que l’écosystème n’est pas encore totalement mature.

Les équipes les plus exigeantes devront donc compléter cette brique native avec des scripts CI/CD, des outils de monitoring supplémentaires ou des assistants d’IA spécialisés afin d’atteindre l’expérience de pipeline totalement automatisé et assisté qu’elles recherchent. Dans la majorité des cas, cependant, l’adoption de cette intégration reste un gain immédiat en simplicité et en rapidité de mise en œuvre.

Approche hybride : combiner l'intégration dbt et CI/CD pour aller plus loin

Pour dépasser les limitations actuelles, la meilleure pratique consiste à adopter une approche hybride. Elle combine des pipelines de déploiement basés sur Git pour gérer l’automatisation, la Snowflake CLI pour exécuter les commandes directement dans l’environnement Snowflake, et votre IDE préféré pour développer, tester et valider le code. L’ajout d’un assistant IA comme GitHub Copilot peut aussi accélérer l’écriture de code SQL et de modèles dbt. Cette configuration, un peu plus élaborée que l’approche 100 % native, offre plusieurs bénéfices importants :

• Un renforcement de la sécurité : les identités, les permissions et les secrets sont gérés dans un seul endroit — Snowflake — ce qui réduit les points de vulnérabilité. Les déploiements passent par des pipelines contrôlés, évitant les scripts manuels sur des machines locales. En centralisant les accès et en minimisant l’exposition des données à des services externes, les entreprises respectent plus facilement les politiques de gouvernance et les normes de conformité (comme ISO 27001 ou SOC 2).
• L’absence de services de monitoring supplémentaires : tout le suivi des exécutions, les métriques de performance et les alertes sont centralisés dans les outils de monitoring intégrés de Snowflake. Cela évite d’avoir à configurer, maintenir et sécuriser des solutions tierces comme Prometheus, Grafana ou Datadog pour surveiller les pipelines, ce qui simplifie fortement l’architecture.
• L’intégration avec Snowflake Copilot pour le développement SQL : même si dbt n’est pas encore totalement pris en charge, Copilot reste un allié précieux pour suggérer, optimiser et corriger les requêtes SQL directement dans l’IDE ou dans Snowsight. Les équipes gagnent en productivité, réduisent les erreurs et améliorent la qualité des modèles avant leur mise en production.
• Des pipelines de déploiement simplifiés : grâce à l’automatisation via Git et la CLI, chaque merge ou validation dans le dépôt peut déclencher un enchaînement d’étapes — tests, compilation, déploiement et notification — sans intervention manuelle. Cela réduit considérablement les risques d’erreurs humaines, accélère le cycle de mise en production et assure une meilleure traçabilité des changements.

Cette approche hybride conserve la simplicité de l’environnement Snowflake tout en apportant la robustesse des pipelines modernes d’intégration et de déploiement continus. Les équipes profitent d’une plateforme centralisée et sécurisée, tout en gagnant en automatisation et en traçabilité. Elle permet d’accélérer les cycles de développement, de réduire les interventions manuelles et de déployer des modèles plus fiables. C’est une solution évolutive, qui peut démarrer simplement sur un projet pilote et s’industrialiser progressivement selon les besoins de l’organisation.

dbt Snowflake : vers l’industrialisation des pipelines de donnée

Snowflake franchit une nouvelle étape dans la démocratisation de la donnée, en rendant la transformation accessible à un plus grand nombre d’équipes, y compris celles qui ne disposent pas d’une expertise DevOps avancée. L’association dbt + Snowflake devient une solution de référence, car elle combine simplicité de mise en œuvre, coût maîtrisé et indépendance vis-à-vis de services tiers, limitant ainsi la complexité technique et les risques de sécurité.

Cette évolution permet aux organisations de passer à l’action rapidement, en lançant des projets pilotes pour tester leurs pipelines de transformation dans un environnement entièrement intégré. Une fois les bonnes pratiques établies, elles peuvent industrialiser progressivement leur setup, ajouter de l’automatisation et étendre la couverture fonctionnelle à de nouveaux cas d’usage. Ce modèle réduit le temps d’adoption, améliore le retour sur investissement et offre un cadre flexible pour accompagner la montée en maturité des équipes data.