Transformation intelligente des données : pourquoi l'intégration dbt d'Avrio est une avancée majeure pour les équipes de données

Dans le monde des données, rapidité et confiance sont primordiales. Les entreprises ne peuvent se permettre d'attendre des heures, voire des jours, avant que leurs données soient exploitables. Elles ont besoin de pipelines de transformation qui suivent le rythme de l'activité, produisent des résultats cohérents et garantissent la transparence. Depuis des années, dbt (outil de création de données) aide les équipes à structurer, tester et clarifier les transformations basées sur SQL. Mais même avec dbt, le processus de transformation repose souvent sur une hypothèse restrictive : vos données sont déjà stockées dans un entrepôt de données. En réalité, ce n'est presque jamais le cas.

Dans la plupart des entreprises, les données sont réparties sur des plateformes cloud, des systèmes hérités, des bases de données relationnelles et des applications qui ne se synchronisent pas, ou ne peuvent pas se synchroniser, en temps réel. Pour exploiter la technologie DBt dans ces environnements, les équipes ont dû s'appuyer sur des pipelines ETL traditionnels pour centraliser l'ensemble. Cela entraîne une complexité accrue, des itérations plus lentes et un décalage croissant entre les systèmes sources et les modèles qui en dépendent.

C’est le problème que l’ intégration d’Avrio et de la DBT vise à résoudre.

Avrio propose une alternative performante au modèle « extraction-transformation-chargement ». Plutôt que de vous obliger à centraliser vos données, Avrio vous permet d'interroger les données virtuellement, sur plusieurs systèmes, sans réplication . Ainsi, les données restent là où elles se trouvent déjà – que ce soit dans Snowflake, PostgreSQL ou SQL Server – tout en restant modélisées, explorées et analysées en temps réel. Pour en savoir plus sur les différentes approches de traitement des données pour l'intégration et la synchronisation entre les produits de données modernes, consultez notre blog ici .

Désormais, grâce à l' intégration de DBT , ce même concept s'étend aux transformations. Au lieu de transformer uniquement ce qui se trouve déjà dans votre entrepôt de données, vous pouvez désormais exécuter des modèles DBT directement sur vos bases de données sources via la plateforme Avrio. Ces modèles ne se contentent pas de créer des vues ou des abstractions en lecture seule : ils peuvent exécuter des opérations DML (INSERT, UPDATE, DELETE) sur les données sous-jacentes. Cela permet de créer une logique de transformation réutilisable et testable, fonctionnant à la source , sans doublons, retards ni détours.

Le coût de la complexité dans les transformations de données

Examinons les défis courants auxquels sont confrontées les équipes de données lorsqu’elles tentent de faire évoluer leurs efforts de transformation des données.

Tout d'abord, il y a le problème de la surcharge du pipeline . Les équipes passent souvent plus de temps à créer et à maintenir des tâches ETL qu'à analyser les données. Si des données provenant de cinq sources doivent être transformées avec dbt, elles doivent d'abord être copiées dans un entrepôt central, ce qui entraîne des retards, des risques et des coûts opérationnels.

Deuxièmement, une fois les données centralisées, il subsiste un manque de visibilité . Comment retracer l'origine d'une métrique ? Comment savoir quelle transformation a introduit une incohérence ? La plupart des équipes s'appuient sur des connaissances non documentées ou conservent une documentation complexe en dehors de leurs outils.

C'est là que l'intégration Avrio-dbt prend tout son sens. En transformant désormais les données sur place, vous éliminez la dépendance aux processus ETL coûteux et fragiles. De plus, comme Avrio capture automatiquement les métadonnées de chaque transformation , ces modifications sont entièrement visibles dans la fonction de traçabilité d'Avrio, offrant une vue en temps réel et vérifiable de chaque étape de votre flux de données.

Lignée de données intégrée : découvrez ce qui a changé et pourquoi

L'un des aspects les plus puissants de cette intégration réside dans la centralisation de la logique de transformation et de la gouvernance. Chaque fois qu'un modèle DBT est exécuté sur Avrio, qu'il s'agisse de mettre à jour une table de production ou d'enrichir une vue pour analyse, Avrio capture le contexte complet de cette opération.

Cela comprend des détails tels que :

• Les tables sources impliquées
• La logique de transformation appliquée
• Le modèle ou la table de sortie créé ou mis à jour
• L'utilisateur ou le service qui a déclenché le changement

Ces informations sont ensuite visualisées dans l'interface de traçabilité interactive d'Avrio, offrant aux parties prenantes de l'entreprise une compréhension claire et précise de la circulation et de l'évolution des données. Pour de nombreuses organisations, notamment celles des secteurs réglementés, il s'agit d'une exigence fondamentale en matière de conformité, de qualité des données et de confiance.

Flux de travail que votre équipe de données souhaite réellement

L'intégration accélère également les cycles d'itération pour les équipes d'analyse et d'ingénierie. Nul besoin de déplacer les données avant de les exploiter : vous pouvez développer et tester des modèles DB sur place, avec des données réelles, en temps réel.

Par exemple, si vous créez un modèle de segmentation client basé sur le comportement des utilisateurs stocké dans plusieurs bases de données, le processus commence généralement par l'ingestion des données dans l'entrepôt, suivie de la création et du déploiement de modèles dbt pour les transformer. Une fois validées, les données raffinées sont réécrites dans les systèmes de destination. Ce processus peut facilement prendre plusieurs jours. Grâce à la collaboration entre Avrio et dbt, vous pouvez écrire ce modèle une seule fois, l'appliquer directement aux tables sources concernées, quel que soit leur emplacement de stockage, et visualiser les résultats instantanément. Et comme Avrio suit chacune de ces transformations dans son moteur de lignage, toute votre équipe a une visibilité sur la manière dont ces segments ont été dérivés.

Ce type de modélisation en direct, associé à une gouvernance et une observabilité solides, rend vos opérations de données plus agiles, plus fiables et plus faciles à mettre à l'échelle.

Moins d'outils, plus de contrôle

Nombre des innovations les plus prometteuses du secteur des données visent aujourd'hui à réduire les frictions, en éliminant les couches de complexité qui ralentissent l'analyse et augmentent les risques. L'intégration Avrio-dbt illustre parfaitement ce principe.

Vous utilisez toujours les outils que votre équipe connaît — SQL, DBt, modèles de contrôle de version —, mais au sein d'une plateforme qui élimine les barrières traditionnelles. Pas d'ETL. Pas de synchronisation aller-retour. Pas de lignage flou. Il s'agit d'une transformation fiable des données là où elles doivent être.

Applications concrètes

L'intégration Avrio-dbt génère de la valeur dans une variété de cas d'utilisation où l'agilité, la précision et la gouvernance sont essentielles.

Reconnaissance des revenus et ajustements financiers

Au sein des équipes financières, rapidité et précision sont essentielles. Grâce à l'intégration Avrio-dbt, les entreprises peuvent implémenter une logique de comptabilisation des revenus directement dans les bases de données transactionnelles à l'aide de modèles dbt. Ces transformations permettent d'ajuster les chiffres financiers en fonction des statuts de paiement, des conditions contractuelles ou des seuils d'utilisation mis à jour, sans recourir à des traitements par lots nocturnes. Chaque ajustement est visible dans la vue de lignage d'Avrio, ce qui simplifie, accélère et assure une traçabilité complète des audits et des rapprochements.

Modélisation du comportement des clients sur les systèmes distribués

Les équipes marketing et d'analyse produit peuvent modéliser les comportements des utilisateurs sur différents systèmes (par exemple, l'analyse web dans BigQuery et les journaux de transactions dans PostgreSQL) sans tout stocker dans un entrepôt. Grâce à dbt via Avrio, elles peuvent créer une logique de segmentation client unifiée, exécutée nativement sur chaque système et alimentée en temps réel par des moteurs de personnalisation. De plus, grâce au lignage intégré, les acteurs métier peuvent comprendre comment les segments sont dérivés, même entre les systèmes.

Vos données, votre logique, une plateforme unifiée

Dans un monde où les volumes de données explosent et où les attentes sont plus élevées que jamais, les équipes data n'ont pas seulement besoin d'outils performants, mais aussi de workflows connectés et cohérents, capables d'évoluer avec elles. L'intégration Avrio et dbt tient cette promesse en permettant aux équipes de travailler plus intelligemment, et non plus intensivement. En permettant des transformations DML directement sur vos bases de données grâce à la plateforme Avrio et en intégrant ces modifications dans le système de lignage, cette intégration offre une expérience de transformation unifiée alliant flexibilité, transparence et gouvernance en un seul et même endroit.

Cela n'accélère pas seulement la transformation, mais la rend aussi plus intelligente.

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