Les équipes data et métiers doivent aujourd’hui produire des indicateurs fiables, rapides à maintenir et simples à expliquer, alors même que les volumes de données et le nombre d’outils explosent. Résultat : des KPI qui ne tombent jamais pareil, des définitions qui varient et des dashboards dont plus personne n’ose contester les chiffres.
C’est dans ce contexte qu’ActinVision vous invite à un webinar exclusif dédié à dbt Cloud et à la Modern Data Stack, pour remettre de la structure dans vos modèles, fiabiliser vos KPI et simplifier la gouvernance de vos données.
Au programme du webinar
Nos experts vous montreront comment faire de dbt Cloud le cœur de votre stack analytique moderne, en capitalisant sur l’existant sans tout réécrire.
5. Migration & bonnes pratiques
Étapes clés pour passer à dbt Cloud, écueils à éviter, quick wins et retour d’expérience d’accompagnements menés par ActinVision.
1. dbt Cloud – Fondamentaux & vision
Positionnement dans la Modern Data Stack, différences dbt Core / dbt Cloud et bénéfices concrets pour les équipes data et métiers.
2. Collaboration augmentée – Copilot & Canvas
Comment l’IA facilite l’adoption du SQL, la création visuelle de pipelines et la collaboration entre équipes techniques et métiers.
3. Orchestration & automatisation
Orchestrer vos transformations sans Airflow, avec CI/CD, monitoring et alerting intégrés dans dbt Cloud.
4. Documentation & gouvernance
Utiliser dbt Explorer et le column-level lineage pour transformer vos pipelines en véritable catalogue de données.
À qui s’adresse cet événement ?
Ce webinar s’adresse aux organisations qui veulent fiabiliser leurs indicateurs et industrialiser leurs transformations de données.
Product, marketing, finance, opérations qui ont besoin de données fiables, documentées et traçables, sans dépendance permanente aux équipes techniques.
Head of / Lead Data, CTO, CDO qui souhaitent sécuriser leurs KPI, réduire la dette technique et moderniser la stack analytique.
Data Engineers, Analytics Engineers, BI qui veulent professionnaliser leurs modèles, automatiser les tests et mieux collaborer avec les métiers.
