L’évolution des technologies de données crée de nouvelles opportunités et défis. Les entreprises cherchent à moderniser leurs pipelines de données pour une agilité accrue et une meilleure qualité des données. 

Dans cet article, nous explorons l’utilisation de dlthub pour les pipelines de données et dbt pour la transformation des données. 

Les défis actuels

La modernisation des pipelines de données est essentielle pour surmonter plusieurs défis : la complexité croissante des architectures de données traditionnelles, la gestion de la qualité et de la gouvernance des données, la réduction des délais de mise en production des nouveaux flux de données, et les difficultés à scaler les infrastructures existantes face à la demande croissante. 

 

Des outils modernes comme dlthub et dbt (data build tool) offrent des solutions efficaces pour simplifier et automatiser ces processus, améliorant ainsi la scalabilité et la qualité des pipelines de données.

 

Focus sur dlthub 

dlthub (Data Load Tool) est un outil open-source pour l’extraction et le chargement de données. Il fournit un cadre structuré pour orchestrer et exécuter des extractions et des chargements de données de manière reproductible. 

 

Pour utiliser dlthub, seule la connaissance de Python est nécessaire. Il est facile à installer et peut-être dockerisé. 

 

Focus sur dbt

dbt (Data Build Tool) est un outil open-source pour la transformation de données. Il fournit un cadre structuré pour orchestrer et exécuter des transformations de données de manière reproductible. 
Il permet une gestion efficace du cycle de vie des transformations, de la modélisation à la validation.

 

Les avantages

• Complémentaire à dlthub : Extraction et chargement ;
• Focus SQL en Query SELECT : montée en compétences rapide et flexibilité ;
• Automatisation des autres query selon le paramétrage (create, drop, update, inser…) ;
• Améliorer la réutilisation du code : macro, boucle for, if… ;
• Performance : accrue par l’approche ELT ;
• Data Quality : automatise les tests les flux (test simple paramétrable ou complexe via SQL) ;
• Documentation intégrée : possibilité de tout documenter (table, vue, schéma…). 

 

dbt Cloud & dbt Core

Deux versions de dbt sont disponibles : 

• dbt Cloud : Environnement de développement sur le web (version payante) ; 
• dbt Core : Interface en ligne de commande. 

 

Les deux versions sont facilement interchangeables : un projet sur dbt Core peut être aisément migré vers dbt Cloud et vice-versa.

 

Les avantages de dbt Cloud

dbt Cloud offre des avantages supplémentaires moyennant un coût mensuel : 

• Accessibilité et facilité d’installation améliorées ;
• Gestion simplifiée des environnements (développement par utilisateur, test, production) ; 
• Intégration d’un ordonnanceur permettant le lancement automatique des flux ;
• API intégrée, comprenant l’API administrative, l’API de découverte et l’API de couche sémantique.

 

Pour conclure… 

dlthub et dbt offrent des solutions innovantes pour moderniser les pipelines de données. Leur intégration permet de répondre efficacement les défis actuels liés à la gestion des données. 

En adoptant ces technologies, les entreprises peuvent renforcer leur compétitivité et leur résilience en exploitant pleinement le potentiel de leurs données.

 

Grâce à leur architecture flexible et évolutive, dlthub et dbt s’adaptent facilement à l’évolution des besoins et des volumes de données, permettant aux entreprises de croître sans compromettre la performance ou la fiabilité de leurs pipelines de données.