Niveau

Intermédiaire

Prix

3200 Euros HT

Editeur

Durée

4 heures

Public visé

• Data Product Owner

Prérequis

• Être Data Product Owner
• Compréhension générale d’une plateforme data
• Notions de SQL et de modes de delivery data

Objectifs

• Comprendre le rôle et la valeur de dbt Platform dans une architecture data ELT.
• Maîtriser les concepts fondamentaux de dbt (modèles, tests, documentation, lineage).
• Naviguer dans dbt Platform pour analyser transformations, qualité et impacts.
• Appliquer un cycle de delivery data structuré avec dbt et Git

Introduction & cadrage
Objectifs de la session, contexte, problématique, scope
Tour de table rapide / attentes
Self Assessment

dbt Platform : c’est quoi et pourquoi
dbt dans l’architecture ELT : le “T” de la transformation
dbt Core vs dbt Platform (SaaS, orchestration, observabilité, gouvernance, AI)
Valeur : industrialiser, versionner, collaborer, fiabiliser la transformation

Concepts clés dbt
Sources : point d’entrée des données brutes + notions de fraîcheur
Models : transformations et structure d’un projet dbt
Tests : not_null, unique, relationships, accepted_values
Documentation & Lineage : génération automatique, traçabilité, impact analysis
Jobs & Environnements : du développement à l’industrialisation

Naviguer dans dbt Platform
Explorer / recherche (modèles, colonnes, sources)
Lire un lineage (amont/aval) pour mesurer les impacts
Consulter documentation et métadonnées (catalog)

Cycle de vie / delivery avec dbt
Du besoin métier à la prod : branch, dev, tests, PR, CI, UAT, merge, run
Jobs & alerting : statut, historique d’exécution, couverture de tests, fraîcheur des sources

Conclusion & ressources