Présentation de dbt, un outil essentiel pour les data engineers & analytics engineers

Lorsque les entreprises mettent en place un data warehouse (Google BigQuery, AWS Redshift, Snowflake, Azure...), au début tout va bien : les data engineers, analytics engineers ou data analysts font leurs requêtes, utilisent leurs données, construisent des tableaux de bord etc...

Mais rapidement des questions se posent à mesure que de plus en plus de personnes utilisent la donnée :

• Comment gérer la collaboration lorsque plusieurs personnes travaillent sur les mêmes tables et datamarts ?
• Comment maintenir à jour les définitions des métriques et des dimensions ?
• Comment gérer le "versioning" de l'environnement data et des tableaux de bord ?

Face à toutes ces questions, des outils et des modes de travail apparaissent. L'un des leaders s'appelle dbt (Data Build Tool). Cet outil donne un framework pour la gestion des toutes les transformations dans le data warehouse.

L'outil est structuré autour d'un Git dans lequel on crée, documente et enregistre toutes les requêtes SQL d'une équipe data. De cette manière, il devient possible de collaborer, de créer des versions, de mettre en place des process de validation etc....

Dans ce Webinaire, Julien Bovet, Lead Analytics Engineer chez UnNest, et Baptiste Buchou, Analytics Engineer chez UnNest vous ferons une démonstration de dbt.

Programme du webinaire

Introduction (5 minutes) : rappel de la problématique

Présentation de dbt (10 minutes)

• dbt Core vs dbt Cloud
• dbt Labs

Les fonctionnalités de dbt (20 minutes)

• Sources
• Modèles
• Seeds
• Snapshots
• Exposures
• Documentation
• Tests

Déployer dbt (10 minutes)

Démo (15 minutes)