Par Jean-Milou Pierre, directeur principal, Architecte de données
dbt : une nouvelle ère pour l’ELT dans les systèmes distribués
Pendant longtemps, l’approche ETL (Extract, Transform, Load) a été la norme dans le monde de l’ingénierie de données. On extrayait les données des systèmes sources, on les transformait dans un outil intermédiaire (souvent un serveur dédié), puis on les chargeait dans l’entrepôt de données.
Mais avec l’arrivée des systèmes distribués comme Snowflake, Databricks et d’autres solutions, cette approche a été remise en question. Ces technologies offrent une puissance de calcul élastique et massivement parallèle, ce qui permet de faire les transformations après avoir chargé les données dans l’entrepôt. C’est là qu’entre en jeu le modèle ELT (Extract, Load, Transform).
La figure suivante présente une vue à haut niveau de cette approche.
Pourquoi passer à l’ELT ?
Dans les environnements cloud modernes, il est souvent bien plus logique et économique de charger les données brutes directement dans l’entrepôt, puis de les transformer sur place, là où elles résident. Cette approche permet de limiter les transferts de données, d’optimiser les performances et, surtout, de centraliser la logique métier dans un environnement plus facile à versionner, tester et auditer.
Existe-t-il un outil qui simplifie la mise en œuvre de cette approche ELT ? C’est précisément la question à laquelle nous tenterons de répondre dans ce billet de blogue.
dbt : le moteur de transformation dans ce nouveau monde
Traditionnellement, les pipelines de données reposaient sur une approche ETL, où les transformations étaient réalisées en amont de l’entrepôt, souvent dans des systèmes externes complexes et rigides. Avec l’émergence du paradigme ELT, les transformations sont désormais effectuées directement dans l’entrepôt, exploitant ainsi toute sa puissance de calcul. dbt a redéfini cette approche en rendant les transformations de données plus simples, transparentes et centralisées au sein de l’entrepôt.
Grâce à sa structure orientée SQL et sa gestion des dépendances, dbt permet de modéliser, documenter et tester les transformations de façon claire et cohérente. L’automatisation des flux de transformation réduit les erreurs manuelles et accélère le déploiement des changements. En combinant simplicité, rigueur et flexibilité, dbt est devenu un incontournable des architectures modernes orientées ELT.
Pourquoi dbt change la donne dans les projets de données
- Modélisation claire et modulaire : fini les requêtes SQL spaghetti. On découpe la logique en modèles réutilisables et lisibles ;
- Documentation automatique : chaque modèle peut être documenté, et une interface affiche l’ensemble de la structure ;
- Tests intégrés : on peut facilement écrire des tests de qualité sur les données (valeurs uniques, non nulles, référentielles, etc.) ;
- Lineage des données : dbt construit un graphe de dépendances pour visualiser les relations entre les modèles ;
- Automatisation de la gestion des dépendances entre les modèles de données.
Compatibilité avec les systèmes distribués modernes
dbt s’intègre parfaitement aux solutions analytiques d’aujourd’hui, ce qui simplifie grandement la mise en place d’architectures orientées données. Une fois les données extraites et chargées, dbt permet d’exploiter pleinement la puissance de calcul des plateformes distribuées du marché. Cette approche optimise les performances et favorise une transformation efficace des données, comme illustrée ci-dessous:
Source: Optimize Matter
Choisir et déployer dbt : dbt Core, dbt Cloud et accompagnement
Contrairement à une idée répandue, dbt n’intervient que dans la transformation des données. Il ne gère ni l’extraction ni le chargement des données, des étapes généralement confiées à des solutions spécialisées comme Fivetran, Airbyte ou d’autres outils d’ingestion. dbt se concentre exclusivement sur la transformation des données, une fois celles-ci chargées dans l’entrepôt.
On dispose de deux versions :
- dbt Core, en open source, idéal pour les équipes techniques souhaitant garder la main sur l’infrastructure ;
- dbt Cloud, une version hébergée avec interface graphique, pensée pour les équipes orientées analyse et collaboration.
Pour exploiter pleinement les capacités de dbt, de la modélisation à l’automatisation des déploiements en passant par les bonnes pratiques de gouvernance, il est fortement recommandé de s’appuyer sur l’expertise de professionnels. Un accompagnement qualifié permet d’accélérer la mise en place de pipelines ELT robustes, évolutifs et bien structurés.
Conclusion
Le passage de l’ETL à l’ELT n’est pas qu’une simple tendance : c’est une évolution logique vers des architectures plus flexibles, scalables et faciles à maintenir. Dans ce nouvel écosystème, dbt s’impose comme un outil de référence, redonnant aux analystes et aux ingénieurs de données la maîtrise des transformations, tout en introduisant les bonnes pratiques du développement (tests, modularité, CI/CD, documentation).
dbt permet de centraliser la logique métier directement au sein de l’entrepôt de données, favorisant ainsi une collaboration efficace entre les profils techniques et fonctionnels. Il accélère la livraison de modèles de données fiables et maintenables.
Grâce à son approche orientée SQL et à sa compatibilité avec les principales plateformes de données, dbt s’impose comme un choix naturel pour les équipes BI tournées vers l’innovation et l’amélioration continue.
Adopter dbt, c’est aussi investir dans la qualité, la traçabilité et la pérennité des pipelines de données.
En résumé, dbt ne se contente pas de transformer les données, il transforme la façon même de concevoir la donnée. C’est pourquoi s’entourer d’experts dès les premières implémentations est essentiel pour en tirer pleinement parti et maximiser sa valeur dès le départ.
Références & Sources
https://www.getdbt.com/data-platforms/snowflake
https://www.getdbt.com/data-platforms/databricks
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/partners/prep/dbt