Agence dbt & Airflow
Orchestrez et transformez vos données
Construisez un data stack moderne avec les outils de référence. Flowt, agence experte dbt et Airflow, conçoit des pipelines de transformation et d'orchestration fiables, testés et documentés.
Pourquoi dbt et Airflow sont au cœur du modern data stack ?
dbt (data build tool) transforme la manière dont les équipes data écrivent et maintiennent leurs transformations SQL : versionné, testé, documenté et modulaire. Airflow est l'orchestrateur de référence pour planifier et monitorer les workflows data (DAGs). Ensemble, ils forment le socle du modern data stack, connecté à des warehouses comme Snowflake ou BigQuery. Chez Flowt, nous implémentons cette stack pour nos clients en combinant les meilleures pratiques de data engineering avec une gouvernance rigoureuse.
Notre approche en 3 étapes
Audit data stack
Analyse de votre infrastructure data actuelle : sources, pipelines ETL, transformations, orchestration. Identification de la dette technique, des points de fragilité et des opportunités de modernisation avec dbt et Airflow.
Implémentation dbt & Airflow
Mise en place de dbt (modèles, tests, documentation, macros) et d'Airflow (DAGs, connexions, alertes). Migration progressive des transformations existantes vers dbt avec tests de non-régression.
Monitoring & optimisation
Configuration du monitoring des DAGs (succès/échecs, durée, data freshness), optimisation des performances dbt (incremental models, materializations), et transfert de compétences à vos équipes data.
dbt & Airflow : moderniser vos pipelines
Traçabilité totale
Chaque transformation est versionnée dans Git, chaque exécution est loguée dans Airflow. Vous savez exactement comment et quand chaque donnée a été transformée. Le data lineage est automatique.
Tests automatisés
dbt intègre nativement des tests de données : unicité, non-nullité, intégrité référentielle, tests custom. Détectez les anomalies avant qu'elles n'atteignent vos dashboards ou vos modèles ML.
Modularité & réutilisabilité
Les modèles dbt sont modulaires et composables. Les macros permettent de factoriser la logique répétitive. Les packages dbt-utils et dbt-expectations accélèrent le développement.
Scalabilité éprouvée
Airflow orchestre des milliers de DAGs en parallèle. dbt transforme des téraoctets de données en exploitant la puissance de votre warehouse. La combinaison scale avec vos besoins sans architecture complexe.
Solutions dbt & Airflow
Pipelines dbt modulaires
- Modèles staging, intermediate et marts suivant les conventions dbt
- Tests automatisés (schema, data, custom) à chaque run
- Documentation auto-générée avec lineage graph interactif
- Packages et macros pour accélérer le développement
Orchestration Airflow avancée
- DAGs paramétrés avec gestion des dépendances complexes
- Alertes Slack/email en cas d'échec ou de retard
- Backfill et retry automatisés pour la résilience
- Déploiement sur Astronomer, MWAA ou self-hosted
Migration & modernisation data stack
- Migration des ETL legacy (Talend, SSIS, scripts) vers dbt
- Migration d'orchestrateurs (cron, Luigi) vers Airflow
- Intégration avec Snowflake, BigQuery ou Redshift
- Alimenter vos outils BI et data science
ROI de dbt & Airflow
la vitesse de transformation des données grâce à dbt et à des modèles optimisés
de traçabilité sur le data lineage grâce au versioning dbt et aux logs Airflow
de dette technique data grâce à la migration vers un stack moderne et testé
Cas clients
L’Oréal
Centralisation et fiabilisation des données digitales pour un pilotage performant de l’e-commerce
Ministère du Logement
Besoin d'une analyse fine et causale de l'impact socio-économique des plateformes de location courte durée sur le marché immobilier national.
Hess Automobile
Simplification et optimisation du pilotage financier
NOVAIR
Mise en place d'un pilotage consolidé et multi-pays
Appie
Optimisation du suivi commercial, amélioration de la réactivité aux variations de ventes
Pure
Démarrage d'activité, besoin d'une infrastructure data robuste et d'outils d'aide à la décision par l'IA pour l'analyse foncière et financière.
EDF
Surveillance centralisée des centrales nucléaires, optimisation et fiabilisation des données techniques d’équipements
Decathlon
Rationalisation des dashboards existants, fiabilisation des indicateurs qualité produit et valorisation de la voix du client.
BNP Paribas
Optimisation du reporting budgétaire, Amélioration de la fiabilité des données
FAQ
Qu'est-ce que dbt exactement ?
dbt (data build tool) est un outil de transformation de données qui permet d'écrire des transformations en SQL, de les versionner dans Git, de les tester automatiquement et de les documenter. Il s'exécute directement dans votre data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift).
dbt Cloud ou dbt Core : lequel choisir ?
dbt Core est open source et gratuit, idéal avec Airflow pour l'orchestration. dbt Cloud offre une interface web, un scheduling intégré et des fonctionnalités enterprise. Nous recommandons dbt Core + Airflow pour la flexibilité, ou dbt Cloud pour la simplicité.
Airflow ou Prefect : lequel choisir ?
Airflow est le standard de l'industrie avec la plus grande communauté et le plus d'intégrations. Prefect et Dagster sont des alternatives modernes avec une meilleure DX. Nous recommandons Airflow pour sa maturité, sauf si vos besoins spécifiques justifient une alternative.
Combien de temps pour migrer vers dbt ?
La migration d'un premier lot de transformations prend 2 à 4 semaines. La migration complète d'un ETL legacy dépend du nombre de transformations : comptez 2 à 6 mois pour un ETL conséquent, avec une approche progressive qui ne perturbe pas la production.
dbt fonctionne-t-il avec notre base de données ?
Comment dbt améliore-t-il la qualité des données ?
dbt intègre des tests natifs (unicité, non-nullité, relations) et des frameworks de tests étendus (dbt-expectations). Chaque run de dbt valide la qualité des données avant de les rendre disponibles aux utilisateurs finaux.
Où héberger Airflow ?
Nos analystes SQL peuvent-ils utiliser dbt ?
Oui, c'est l'une des forces de dbt. Il suffit de connaître SQL. dbt ajoute une couche de Jinja pour la modularité, mais les transformations sont écrites en SQL standard. Nous formons vos analystes en quelques jours.
Comment monitorer les pipelines dbt + Airflow ?
Airflow fournit une interface web pour suivre les DAGs. Nous ajoutons des alertes Slack/email, des dashboards de monitoring et des tests de data freshness. dbt Cloud offre aussi un monitoring natif si vous optez pour cette solution.
Comment démarrer avec dbt & Airflow chez Flowt ?
Contactez-nous pour un audit de votre stack data. Nous évaluons votre situation actuelle, identifions les transformations à migrer en priorité et proposons un plan de modernisation progressif.