dbt (Data Build Tool) : tout savoir l’outil analytique incontournable

Pour de nombreuses entreprises, la mise en place et la maintenant de pipelines de données est une étape cruciale pour avoir à disposition d'une vue d'ensemble nette de toutes les données à disposition. Un des challenges quotidien pour les Data Analysts et Data Engineers consiste à s'assurer que ces pipelines de données puissent répondre aux besoins de toutes les équipes d'une entreprise. Initialement portée par le modèle ETL, les pipelines de données ont évolué avec le temps, et de nouvelles configurations sont apparues, afin de corriger ou pallier certaines contraintes techniques du modèle ETL.

La nécessité de gérer des flux de données plus volumineux et plus complexes de manière plus adaptable motive cette transition vers le modèle ELT. Les pipelines ELT tirent parti de la puissance de calcul des Data Warehouses modernes pour effectuer des transformations sur les données une fois qu'elles sont chargées, contrairement à l'ETL, où la transformation se produit avant le chargement dans la base de données. La scalabilité et les performances requises par les besoins actuels peuvent être atteintes grâce à cette méthode, qui permet de réduire les goulots d'étranglement liés aux capacités de traitement.

Parmi tous les outils ELT qui ont émergé ces dernières années, Data Build Tool, ou plus simplement dbt, est apparu comme une solution en vogue et qui réponds à tous les besoins des équipes Data. Son adoption massive et quasi immédiate d'une large majorité de startups en d'entreprises est un fait suffisamment rare pour que l'on puisse s'attarder sur cet outil, comme nous allons le faire dans cet article.

Data Build Tool : qu'est-ce que c'est ?

Data Build Tool, ou plus simplement dbt, permet aux Data Analysts et Data Engineers de données de transformer efficacement et fiablement des données dans leur entrepôt de données à partir d'une interface en ligne de commande. Ils peuvent définir leurs transformations à l'aide de dbt en tant que modèles SQL, qui peuvent ensuite être exécutés à l'aide de scripts. En plus de la transformation de données, dbt offre des capacités de tests, de documentation et de versioning, ce qui en fait un outil très complet pour les équipes de données.

À la base, dbt fonctionne selon une philosophie qui considère les transformations de données comme un code source. Cela signifie que les processus de transformation de données utilisent toutes les bonnes pratiques du développement logiciel, telles que le contrôle de version, les tests automatisés, les revues de code et la documentation. Cela garantit non seulement que les données transformées sont de haute qualité et fiables, mais aussi que l'ensemble du processus est transparent et reproductible.

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La principale caractéristique de dbt est sont utilisation massive dans les pipelines ELT. En effet, dbt ne va pas effectuer directement les calculs, mais bien souvent, il se reposera sur un Data Warehouse existant pour effectuer des calculs sur des données qui sont déjà à disposition dans ce dernier.

En termes de fonctionnement, dbt définit les transformations à l'aide de modèles SQL. Les scripts SQL de ces modèles sont généralement exécutés dans l'ordre déterminé par les dépendances entre les modèles. Pour déterminer l'ordre d'exécution des scripts, dbt crée ensuite un graphe acyclique dirigé (DAG). Les tests qui peuvent être exécutés pour valider la logique des transformations et la qualité des données sont également inclus dans la définition des modèles.

Les DAGs sont très importants sur dbt. Tout d'abord, ils permettent d'orchestrer avec précision l'ordre d'exécution des modèles de transformation dans dbt. Dans un contexte où les données sont issues de différents sources, les DAGs permettent d'assurer que toutes les dépendances sont respectées et que chaque étape est traitée au bon moment.

De plus, avec les DAGs, dbt est capable de paralléliser les tâches qui n'ont pas de dépendances entre elles, ce qui optimise le temps de traitement global des opérations de transformation. Cet avantage est d'autant plus important qu'il n'y a pas de garantie que toutes les données d'entrées nécessaires pour effectuer les transformations soient toutes disponibles en même temps à un instant t.

Enfin, cette représentation sous forme de DAG évite la présence de boucles (potentiellement infinies) dans les exécutions, qui est un avantage majeur dans la gestion des workflows de données.

DBT dispose d'une version open source, qui peut être hébergé localement ou sur ses propres serveurs, ainsi que d'une version Cloud qui est managée directement.

• DBT Cloud est utilisé directement sur un Data Warehouse dans le Cloud, comme pour Snowflake ou Google BigQuery. L'avantage de ce mode de déploiement est multiple : productivité accrue, dernières mises à jour, aucun effort d'installation. En revanche, il s'agit d'une version payant qui peut devenir rapidement onéreuse au fur et à mesure que l'équipe s'agrandit.
• DBT Core est utilisé lorsque l'on souhaite développer sur une version en local ou sur ses propres serveurs. Il présente l'avantage d'être gratuit et sécurisé dans son propre SI, mais nécessite d'installer des dépendances supplémentaires (Git, Python) et ne dispose pas d'une interface utilisateur.

Applications de DBT

DBT est extrêmement polyvalent et s'adapte facilement à de nombreux scénarios d'application dans la pratique.

Par exemple, il fonctionne très bien pour créer des tableaux de bord et des rapports analytiques. Un Data Analyst peut ainsi utiliser dbt pour créer des modèles agrégés qui effectuent des calculs des valeurs telles que le nombre moyen de sessions par utilisateur pour une application mobile ou le total des ventes mensuelles.

L'automatisation des flux de nettoyage de données (data cleansing) est un autre domaine courant. Les Data Engineers peuvent automatiser les étapes de standardisation, de validation et de correction des données à mesure qu'elles sont traitées et transformées grâce à la capacité de modélisation de dbt. Cette méthode réduit considérablement le temps et l'énergie consacrés à ces tâches manuelles.

Enfin, en plus de ces applications de base, dbt peut être utilisé pour orchestrer des transformations complexes impliquant des calculs avancés, telles que l'évaluation des scores de risque dans l'industrie financière ou l'élaboration de modèles prédictifs pour personnaliser les expériences utilisateur.

De nombreuses équipes ont décidé d'utiliser DBT pour automatiser toutes leurs pipelines d’intégration de données. En effet, contrairement à d'autres outils comme Apache Airflow, DBT est à la fois beaucoup plus facile à maintenir en production, mais son modèle SQL fait aussi qu'il est plus facile de manipuler des données, plutôt qu'en passant par des APIs tierces.

Intégration de DBT

La capacité de dbt à s'intégrer avec un large éventail d'outils et de plateformes de données est l'un de ses principaux atouts, et probablement ce qui en a fait un des outils les plus populaires ces dernières années

Les Data Warehouses bien connus tels que Google BigQuery, Amazon Redshift et Snowflake, ainsi que les systèmes de base de données tels que PostgreSQL sont nativement supportés par dbt. Qu'il s'agisse d'une startup en croissance rapide ou d'une grande entreprise avec des décennies de données historiques, cet éventail d'intégrations permet à dbt de s'adapter à presque toutes les architectures de données existantes.

Les possibilités d'intégration de dbt ne se limitent pas uniquement aux Data Warehouse. dbt est également connecté à des outils d'intégration et d'automatisation de données tels qu'Airbyte, un outil ETL moderne et open-source qui facilite le transfert de données entre diverses sources et plateformes de données.

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L'ensemble de ces intégrations sont conçues pour être aussi fluides que possible, ce qui permet à toutes les équipes Data ou Analytics d'une entreprise de connecter facilement les différents composants de leurs stacks technologiques.

Avantages de DBT

Il n'y a aucun doute sur le fait que les avantages de dbt ont fortement joués sur sa popularité. L'adoption de dbt présente une multitude d'avantages pour les Data Analysts et Data Engineers.

• Efficacité du processus de transformation de données: à l'aide des modèles SQL réutilisables et en appliquant les bonnes pratiques de développement logiciel, dbt réduit le temps de développement et de maintenance des transformations de données.
• Scalabilité et performance: dbt est conçu pour exploiter la puissance des Data Warehouses modernes, ce qui permet de gérer facilement les workflows de transformation de données à grande échelle.
• Collaboration améliorée: dbt facilite la collaboration entre les Data Analysts et Data Engineers grâce à son approche basée sur le code pour les transformations de données, permettant une documentation plus centrée et une meilleure communication.
• Qualité des données renforcée: les fonctionnalités de test de dbt garantissent que les données transformées respectent les normes et les attentes de l'entreprise, ce qui réduit les risques liés à la qualité des données.
• Transparence et reproductibilité: chaque transformation est tracée, testée et documentée avec dbt, ce qui facilite les audits et les révisions.

Conclusion

En quelques années, dbt est devenu un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent à moderniser et à rationaliser leurs processus de transformation de données dans un environnement où les données sont en constante évolution.

Sa combinaison unique mêlant efficacité opérationnelle, de souplesse d'intégration et de robustesse des fonctionnalités en fait une pierre angulaire pour les équipes ELT modernes. La pertinence et l'utilité de dbt ne peuvent qu'augmenter dans des marchés de plus en plus pilotés par les données, faisant de cet outil un allié incontournable pour les organisations soucieuses de tirer le meilleur parti de leurs données.