Barbara
WHAT IS DBT (DATA BUILD TOOL) AND WHEN SHOULD YOU USE IT?
Le dbt (data build tool) est un outil open-source qui permet de transformer les données stockées dans un entrepôt de données. En écrivant des requêtes SQL, les utilisateurs peuvent transformer les données et créer des workflows répétables qui peuvent être facilement testés et automatisés. Dans cet article, nous examinerons les avantages et inconvénients de dbt pour déterminer s’il convient à votre organisation.
AVANTAGES DE DBT
Si votre organisation cherche à créer un produit axé sur les données, il est important d’avoir des pipelines de données efficaces pour :
– Être compétitif : un accès rapide aux données et à leur analyse grâce à des pipelines de données efficaces accélère la prise de décision et vous permet de rester en avance sur la concurrence.
– Réduire les coûts : le temps et l’effort nécessaires pour collecter et transformer les données peuvent être considérablement réduits grâce à des pipelines de données efficaces, ce qui permet aux employés de se concentrer sur des tâches de niveau supérieur nécessitant une intelligence humaine.
DBT EST UN OUTIL EFFICACE DANS LES CAS SUIVANTS :
– Vous avez un entrepôt de données : dbt est un outil efficace pour organiser, transformer et tester les données dans un environnement d’entrepôt de données.
– Votre pipeline de données est complexe : l’approche modulaire de dbt peut aider à découper les pipelines complexes en petits morceaux, ce qui rend plus facile le débogage, le test et la modification de votre pipeline.
– Vos données changent fréquemment : dbt permet de suivre les changements dans les données au fil du temps.
– La transparence est essentielle pour votre organisation : dbt peut générer automatiquement une documentation pour votre pipeline. Il fournit également des informations sur le processus de transformation des données grâce à la lignée de données (data lineage).
– La qualité des données est essentielle pour votre organisation : dbt peut tester vos modèles pour vous aider à détecter les erreurs tôt et à vous assurer que vos données sont précises.
FONCTIONNALITÉS DE DBT
Voici quelques fonctionnalités utiles de dbt :
– Approche modulaire : Avec dbt, vous pouvez découper un pipeline complexe en modules plus petits pour faciliter la maintenance et les tests.
– Macros : L’utilisation de macros dans dbt simplifie le processus de réutilisation de fragments de code SQL dans divers modèles.
– Tests : Les tests permettent de vérifier la validité de vos modèles et de détecter les erreurs dès le début du processus de transformation.
– Documentation : Avec dbt, vous pouvez facilement documenter vos modèles et partager la documentation avec votre équipe.
– Instantanés (snapshots) : Grâce à dbt, vous pouvez suivre les changements dans les données au fil du temps.
INCONVÉNIENTS DE DBT
Cependant, il y a des situations où dbt n’est pas le meilleur choix :
– Si vous n’avez pas d’entrepôt de données, dbt ne sera pas le bon outil pour vous.
– Si vous cherchez une solution ETL (Extract, Transform, Load) tout-en-un, d’autres outils seront nécessaires.
– Si vous souhaitez visualiser vos données, dbt n’est pas un outil de visualisation de données.
– Si vous avez besoin de réaliser des tâches d’ingénierie de fonctionnalités avancées allant au-delà des capacités de SQL, vous devrez utiliser d’autres outils ou langages tels que Python ou R.
CONCLUSION
En résumé, dbt est un outil puissant pour gérer et modéliser les données dans un entrepôt de données. Les différentes fonctionnalités de dbt, telles que l’approche modulaire, les macros, les tests et la documentation, en font un outil efficace pour les organisations ayant des pipelines de données complexes qui changent fréquemment.
Il est important de noter que dbt n’est pas la solution à tous les problèmes de traitement des données. Cependant, lorsque dbt est utilisé dans les situations appropriées, il peut apporter de grands avantages à votre organisation.
