Big Data Hebdo - Episode 216 : DBT vs SQLMesh

Contexte

Big Data Hebdo est le podcast francophone qui parle de la Data sous toute ses formes ! On y discute technologies, usages, mais aussi des ruptures liées au Bigdata.

Brief

Dans cet épisode, on revient sur l’évolution de la data-ingénierie à travers deux outils : DBT et SQLMesh.

• Comment ces outils ont émergé avec la montée en puissance du SQL dans les architectures modernes ?

• Comment ils répondent aux enjeux de modélisation, d’industrialisation et de gouvernance de la donnée ?

L’épisode est aussi l’occasion d’aborder l’évolution des métiers de la data, notamment l’émergence du rôle d’analytic engineer, à la croisée des chemins entre data engineering et data analytics.

• La révolution du SQL modulaire → Retour sur l’historique du SQL dans l’analytique moderne, l’explosion du SQL dans les moteurs cloud et les limites des requêtes monolithiques.
• DBT → Origine de DBT, philosophie “analyst-friendly”, séparation entre DBT Core et DBT Cloud, gestion du versioning, testing, documentation, templating avec Jinja.
• Le rôle d’Analytic Engineer → Mutation des équipes BI vers plus d’autonomie technique, convergence entre modélisation métier et industrialisation.
• Pourquoi SQLMesh ? → Introduction à SQLMesh comme alternative à DBT, positionnement technique, différences d’usage, réflexion sur les cas d’adoption.

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