Industrialisez vos pipelines data avec dbt
Nous concevons, déployons et maintenons vos pipelines data sur dbt — fiabilité, observabilité et qualité au rendez-vous.
- Consultation gratuite
- Sans engagement
- Recommandations spécifiques
Pourquoi vos pipelines data sont fragiles
Vos flux de données ne sont plus à la hauteur : pipelines instables, code custom non documenté, difficulté à scaler, onboarding pénible.
Vos pipelines tombent régulièrement en panne
Pas de visibilité sur l'état des flux (lineage, monitoring)
Trop de code custom non documenté à maintenir
Onboarding difficile pour de nouveaux data engineers
Quand dbt est-il pertinent pour vous ?
Chaque outil de data engineering a ses points forts. Voici les contextes où dbt s’impose comme la meilleure réponse.
✓Vous voulez appliquer les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle à vos transformations data
Versioning Git, tests automatisés, documentation auto-générée, modularité (modèles réutilisables) — dbt apporte aux transformations SQL la rigueur du software engineering.
✓Vous avez adopté l’architecture ELT moderne
Les transformations s’exécutent dans votre data warehouse (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift) plutôt que dans un outil ETL séparé : vous tirez parti de la puissance de calcul du DW et simplifiez votre stack.
Notre rôle est de vous accompagner pour arbitrer entre les outils selon votre stack et vos enjeux d’ingénierie data.
Des pipelines data fiables et industrialisés avec dbt
Nous structurons vos flux de données avec dbt : conception modulaire, tests automatisés, monitoring proactif et bonnes pratiques d'ingénierie logicielle.
- Nos solutions permettent de :
- - Industrialiser vos transformations data
- - Garantir la fiabilité et l'observabilité
- - Réduire la dette technique sur vos flux
- - Donner aux équipes l’autonomie sur la data
Expertise dbt
Bâtir des pipelines data robustes, tracés et maintenables
Conception & déploiement de pipelines
DAGs, modèles dbt, syncs managées, jobs ETL avec orchestration
Migration depuis ETL legacy
Conception centrée sur l’usage des décideurs et opérationnels
Tests & qualité des données
Accompagnement des utilisateurs sur la durée pour maximiser l’adoption et l’usage
Orchestration & monitoring
Airflow, Prefect, Dagster, alerting, lineage end-to-end
CI/CD & bonnes pratiques
Git workflows, tests automatisés, code review, déploiement progressif
Comment nous allons travailler ensemble
Une démarche structurée pour bâtir des pipelines data fiables : audit de l'existant, design modulaire, déploiement progressif, monitoring continu.
01
Cadrage des besoins
Identification des processus à digitaliser et des cas d’usage prioritaires
02
Conception de la solution
Définition des fonctionnalités, des parcours utilisateurs et de l’architecture
03
Développement du dashboard
Livraison rapide d’une première version fonctionnelle
04
Itérations & déploiement
Améliorations continues, intégration et accompagnement à l’adoption
Un simple échange de 15 minutes pour comprendre vos enjeux.
Pas certain que dbt soit le bon outil pour vos pipelines ?
En 5 minutes, notre quiz vous oriente vers l’outil de data engineering le plus adapté à votre stack et à vos pipelines — sans engagement.