Dbt

dbt est un outil open source utilisé dans le domaine de la data. Il permet de transformer les données par code dans un entrepôt de données (data warehouse).

Il est de plus en plus utilisé par les équipes data pour standardiser et fiabiliser la préparation des données en entreprise.

Qu’est-ce que dbt ?

dbt est l’abréviation de “data build tool”. C’est un outil qui permet de transformer les données grâce à des requêtes SQL. Ces transformations sont définies comme du code et organisées dans des modèles clairs et maintenables.

dbt s’exécute directement dans un entrepôt de données, comme BigQuery, Snowflake ou Redshift. Il n’extrait pas les données, il ne les charge pas non plus. Il intervient une fois que les données sont déjà disponibles dans l’entrepôt.

Avec dbt, les analystes et ingénieurs peuvent documenter, tester, versionner et automatiser la transformation des données.

À quoi sert dbt ?

dbt est principalement utilisé pour transformer des données brutes en données prêtes à l’usage. Ces données sont ensuite utilisées pour créer des dashboards, des rapports ou former des modèles prédictifs.

Il permet également de :

• Structurer les traitements de données de manière reproductible
• Éviter les erreurs manuelles dans les requêtes SQL
• Collaborer entre data analysts et ingénieurs via du code versionné
• Automatiser la mise à jour des tables transformées

Les entreprises s’en servent pour fiabiliser leur reporting et faciliter la scalabilité de leurs projets data.

Comment fonctionne dbt ?

dbt repose sur un fonctionnement de type “compile & run”. Les transformations sont écrites en SQL et stockées dans des fichiers texte. Chaque fichier correspond à un modèle de données.

Lors de l’exécution, dbt compile ces fichiers, ajoute les dépendances, puis les exécute dans l’ordre, dans l’entrepôt de données.

Chaque modèle est une table ou une vue construite à partir des autres données déjà présentes. dbt gère aussi la documentation, les tests de qualité et le suivi des changements via Git.

Différences avec des notions proches

dbt n’est pas comparable aux outils ETL traditionnels. Il n’extrait pas les données et n’effectue pas d’ingestion depuis plusieurs sources.

Il se distingue aussi des notebooks comme Jupyter ou Zeppelin : dbt est pensé pour du code maintenable et versionné, pas pour l’expérimentation.

Contrairement à des outils visuels comme Talend ou Alteryx, dbt privilégie le texte et le code, ce qui le rend plus adapté au travail collaboratif dans des équipes techniques.

Exemples ou cas d’usage concrets

Une entreprise de e-commerce utilise dbt pour retraiter les données de navigation avant de les analyser. Elle crée des modèles dbt qui agrègent les visites, filtrent les robots et préparent un tableau de métriques clés.

Dans la finance, une équipe crée un modèle dbt pour structurer les transactions d’un portefeuille. Les règles métiers sont codées dans ces modèles, ce qui garantit leur traçabilité.

Un groupe industriel déploie dbt pour préparer les données de capteurs industriels. L’outil permet de vérifier les anomalies, de filtrer les valeurs aberrantes et de créer des indicateurs par usine.

Ces cas illustrent comment dbt aide à fiabiliser et automatiser les étapes critiques dans la chaîne d’analyse de données.