Liste des fonctionnalités de Data Build Tool

S’il existe de nombreux outils sur le marché pour vous aider à transformer vos données et à les rendre accessibles aux utilisateurs métiers, Limpida en recommande un : Data Build Tool (DBT).

DBT c’est un peu comme un Data Engineer. Toute personne sachant écrire des instructions SQL SELECT peut créer des modèles, écrire des tests et planifier des tâches pour produire des ensembles de données fiables et exploitables à des fins d’analyse.

L’outil agit comme un orchestrateur au-dessus de votre entrepôt de données pour améliorer et accélérer votre processus de transformation et d’intégration de données.

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Fondamentaux de DBT

Avec DBT, les analystes de données s’approprient l’ensemble des flux de travail, depuis l’écriture du code de transformation des données jusqu’au déploiement et à la documentation.

L’essence de DBT réside dans sa capacité à simplifier le processus de transformation des données. En s’appuyant exclusivement sur le langage SQL, largement connu et utilisé par les métiers, DBT démocratise les opérations de transformation.

Les utilisateurs métiers peuvent réaliser des transformations complexes, comme l’agrégation, le filtrage, la jonction de différentes sources de données, en utilisant simplement des instructions SQL SELECT. Il n’est pas nécessaire d’écrire du code supplémentaire.

Par ailleurs, en s’appuyant sur le langage SQL, l’outil DBT permet d’exécuter les transformations directement dans l’entrepôt de données, éliminant les besoin de processus ETL (Extract Transform Load) complexes. Cette méthode “push-down” signifie que l’ensemble des calculs sont effectués au niveau de la base de données, rendant le processus de transformation plus rapide, sécurisé et plus facile à maintenir.

Fonctionnalités clés de Data Build Tool

Data Build Tool (DBT) offre un ensemble de fonctionnalités conçu pour transformer, tester et documenter les données dans les entrepôts de données modernes.

Tests automatisés : DBT Test fournit un framework pour tester la qualité des données. Ces tests vérifient les aspects critiques tels que la non-nullité, l'unicité, et la conformité aux contraintes de clés étrangères, permettant ainsi une détection précoce des anomalies. Vous pouvez également écrire vos propres tests personnalisés en utilisant une combinaison de Jinja et SQL.
Documentation : DBT permet de documenter les modèles de données, les descriptions, les dépendances, les sources, les tests, et leurs résultats directement à partir du code SQL et des fichiers Markdown, créant une documentation dynamique accessible via une interface web.
Gestion des dépendances : cette fonctionnalité permet d'identifier automatiquement l'ordre dans lequel les transformations de données doivent être exécutées pour respecter les dépendances logiques et assurer l'intégrité des données. En utilisant ce graphique, DBT peut exécuter les modèles dans un ordre optimisé, garantissant que toutes les dépendances sont résolues avant l'exécution de chaque modèle. Ce graphique de dépendance offre un data lineage sur la description des données, leurs sources, et leur logique métier.
Versionnage : l'intégration native de DBT avec Git permet un contrôle de version rigoureux et une collaboration fluide au sein des équipes de données.
Déploiement : DBT supporte le déploiement continu des transformations de données, intégrant les pratiques de CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) dans le flux de travail des données. Cette approche assure que les changements apportés aux transformations de données peuvent être intégrés et déployés rapidement et de manière fiable, minimisant ainsi les délais entre le développement et la mise en production. Vous n’avez pas besoin de déployer un référentiel entier lorsqu’il y a des modifications nécessaires à déployer, mais uniquement les composants qui changent. L’intégration de GitHub à DBT Cloud permet par ailleurs d’exécuter automatiquement à chaque push ou pull request, les pipelines d’intégration et de déploiement.
Gestion des environnements : DBT permet de gérer différents environnements (développement, test, production) pour isoler et contrôler le déploiement des modèles de données. Cette fonctionnalité permet de maintenir la stabilité, la sécurité et l'efficacité des processus de transformation de données tout en favorisant les bonnes pratiques de développement.
Surveillance et alertes : DBT peut être configuré pour surveiller la performance et l'intégrité des modèles de données, envoyant des alertes en cas de détection de problèmes. À travers une combinaison de tests intégrés et de journalisation, toute anomalie ou échec de test est rapidement identifié, et DBT peut alors envoyer des notifications automatiques via des systèmes d'alerte intégrés comme les e-mails.
Mise à jour incrémentale : DBT permet de ne traiter et mettre à jour que les données qui ont changé depuis la dernière exécution, au lieu de recalculer l’ensemble du modèle à chaque fois. Cette méthode permet non seulement de gagner en performance, de réduire le coût lié aux calculs, et d’actualiser les données de façon plus fréquente pour garantir une information fiable et à jour.

Avantages supplémentaires et écosystème

Réutilisation du code grâce aux macros

DBT permet l'utilisation de macros pour réutiliser du code SQL et créer des fonctions personnalisées, simplifiant ainsi le développement et la maintenance des transformations de données.

Par exemple, si une certaine logique de calcul ou un ensemble de filtres doit être appliqué à plusieurs modèles de données, au lieu de répéter le même bloc de code SQL dans chaque modèle, une macro peut être définie une seule fois et ensuite appelée dans différents contextes. Cela non seulement réduit les erreurs potentielles dues à la réplication du code mais facilite également les modifications ultérieures, puisqu'une mise à jour de la macro se répercute automatiquement sur tous les modèles qui l'utilisent.

L'intégration de Jinja permet une flexibilité dans la création des macros. Les développeurs peuvent incorporer des variables, des boucles et des conditions dans leurs macros, rendant le code SQL dynamique et adaptable selon les besoins spécifiques de chaque transformation.

Intégration avec des plateformes de données

Data Build Tool s'intègre de manière native avec une vaste gamme de plateformes de données. Que vous travaillez avec Snowflake, Microsoft Fabric, Google BigQuery ou Amazon Redshift (ceci n’est qu’un exemple, DBT se connectant à plus de 10 bases de données), DBT facilite la transformation et la gestion des données en tirant parti des capacités spécifiques de chaque plateforme.

Communauté et ressources

DBT bénéficie d’une communauté dynamique et riche. Il existe de nombreux supports pour monter rapidement en compétence sur l’outil. Le cours gratuit DBT Labs sur les principes fondamentaux de DBT est un excellent point de départ pour apprendre les bases de l’utilisation de l’outil. Ce cours couvre de nombreux concepts comme la configuration de DBT, la création de modèles et de tests ou encore la génération de documentation.

Par ailleurs, le tutoriel de démarrage vous permettra d’apprendre de manière pratique et ludique, grâce à des séries de vidéos sur l’utilisation de DBT Core et de DBT Cloud.

Comment démarrer avec Data Build Tool ?

Avant d’implémenter DBT, nous recommandons 3 pré-requis :

SQL : DBT s'appuie principalement sur SQL pour la transformation de données. Une solide compréhension et compétence dans l'écriture de requêtes SQL, en particulier des instructions SQL SELECT, est indispensable. Cela inclut la capacité de manipuler, filtrer, et agréger des données efficacement, car ces opérations constituent la base des transformations de données que vous effectuerez avec DBT.
Modélisation : une stratégie de modélisation des données est essentielle pour tirer le meilleur parti de tout outil de transformation de données, y compris DBT. Cela sera essentiel pour la réutilisation du code, l’exploration des données et l’optimisation des performances. Ne vous contentez pas d’adopter le modèle de vos sources de données, nous vous recommandons de transformer les données dans le langage et la structure de votre organisation.
Git : pour utiliser DBT Core et collaborer efficacement au sein de votre équipe, une bonne maîtrise de Git est nécessaire. Git est un système de contrôle de version décentralisé qui vous permettra de versionner votre code, de collaborer sans conflits et de suivre l'évolution de vos modèles de données au fil du temps. La familiarité avec les principes de base de Git, tels que le commit, le push, le pull, et la gestion des branches, est donc essentielle pour une utilisation efficace de DBT.