Enjeux
Le projet répondait à plusieurs problématiques clés :
- Talend ne permettait pas un travail collaboratif efficace (seulement deux connexions simultanées possibles).
- Les vues Snowflake accumulées au fil du temps étaient peu organisées, créant des difficultés de maintenance et de fiabilité.
- Le manque de tests de qualité de données entraînait des écarts non détectés.
- Les pipelines étaient gérés uniquement par les Data Engineers, ce qui bloquait les analystes dans leur autonomie.
L’objectif : migrer vers dbt pour améliorer la qualité des données, la collaboration entre équipes et la scalabilité des traitements.
Solution
Le projet de migration s’est articulé en quatre grandes étapes :
1. Repenser l’architecture
Une nouvelle architecture dbt a été conçue autour des meilleures pratiques :
- Séparation claire des couches (staging, intermediate, mart)
- Modularité du SQL
- Documentation intégrée
- Versionnement via Git
Cette architecture a été co-construite avec l’équipe data du client pour prendre en compte les spécificités métiers, notamment les flux complexes du retail en Asie.
2. Monter les équipes en compétences sur dbt
Une formation progressive a été mise en place pour garantir l’autonomie :
- Ateliers de prise en main sur les fondamentaux dbt (tests, documentation, jinja…)
- Séances de pair-programming sur des cas concrets
- Guides internes adaptés au contexte client (naming, structure, tests…)
- Revues de code régulières pour ancrer les bonnes pratiques
3. Migrer techniquement de Talend vers dbt
Les pipelines Talend ont été :
- Analysés et simplifiés
- Réécrits en SQL réutilisable dans dbt
- Complétés avec des vues Snowflake existantes transformées en modèles dbt testés et documentés
- Équipés de tests automatiques (unicité, présence, cohérence)
4. Valider la migration et embarquer les équipes
Une phase de double run a permis de comparer les résultats entre Talend et dbt, corriger les écarts, rassurer les équipes métier et ajuster les workflows.
En parallèle, les analystes Tableau ont été onboardés sur l’outil dbt : compréhension des modèles, navigation dans la documentation, appropriation des transformations.
Bénéfices
Des gains mesurables
- Réduction du temps de développement et de maintenance des pipelines
- Amélioration significative de la qualité des données grâce aux tests automatiques
- Traçabilité complète avec le data lineage intégré de dbt
- Suppression de la dépendance à un outil propriétaire (Talend) et réduction des coûts
Un meilleur fonctionnement d’équipe
- Plus de silo entre Data Engineers et Analystes : tous peuvent contribuer aux modèles
- Documentation claire, erreurs identifiées rapidement, onboarding facilité
- Processus plus agile avec des livraisons plus rapides et un meilleur contrôle qualité
Des retours très positifs
- Les analystes Tableau saluent la lisibilité des modèles
- Les développeurs apprécient la rapidité de debug et la simplicité d’utilisation
- Les métiers constatent une meilleure fiabilité des données, notamment sur le périmètre Asie
Des perspectives solides
Aujourd’hui, l’architecture dbt est en production sur l’ensemble du périmètre data du client, avec :
- Une interface collaborative via dbt Cloud
- Un monitoring centralisé
- Une plateforme de transformation prête pour le self-service
Les prochaines étapes envisagées incluent :
- Renforcement de la gouvernance via un versioning structuré et des contrats de données
- Extension des tests vers des règles de qualité métier
- Meilleure intégration avec les outils d’analyse et d’observabilité
Ce projet marque une étape clé dans la modernisation de l’écosystème data du client, en posant les bases d’une plateforme à la fois robuste, agile et collaborative.
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