Introduction
DBT (Data Build Tool) est un outil de transformation de données en plein essor qui a pris le monde de la Business Intelligence par surprise. Cependant, pour maximiser son potentiel, il est crucial de comprendre comment structurer efficacement un projet DBT. L’un des aspects les plus importants de la structure d’un projet DBT concerne les concepts de Staging, Intermediate et Mart. Dans cet article, nous explorerons ces concepts et expliquerons comment les utiliser pour structurer un projet DBT de manière optimale.
Qu’est-ce que Staging, Intermediate et Mart?
En premier lieu, il est essentiel de comprendre ce que signifient ces termes dans le contexte d’un projet DBT.
Staging : Les modèles de staging sont la première couche de transformation dans un projet DBT. Ils consistent en des transformations légères de vos sources de données brutes pour les préparer à des transformations plus complexes. Les modèles de staging traitent généralement une seule source à la fois et normalisent les noms des colonnes, suppriment les lignes en double, convertissent les types de données, etc.
Intermediate : Les modèles intermédiaires sont la deuxième couche de transformation. Ils effectuent des transformations plus complexes et peuvent incorporer plusieurs sources de données. Le but de ces modèles est de préparer les données pour les modèles mart.
Mart : Les modèles mart (ou data marts) sont la couche finale de transformation. Ils créent des vues finales des données qui sont optimisées pour l’analyse et la visualisation. Ces modèles consolident les informations provenant de diverses sources et les présentent dans un format facilement compréhensible et utilisable.
Comment structurer votre projet DBT avec Staging, Intermediate et Mart?
La structuration d’un projet DBT implique généralement la création de dossiers séparés pour chaque type de modèle : staging, intermediate et mart. Cela facilite l’organisation et le suivi des modèles.
- Staging : Commencez par créer un dossier « staging » qui contiendra tous vos modèles de staging. Pour chaque source de données, créez un fichier .sql qui transforme et nettoie la source. Par exemple, si vous avez une source de données « orders », vous pourriez avoir un modèle « stg_orders.sql ».
- Intermediate : Créez ensuite un dossier « intermediate » pour vos modèles intermédiaires. Ces modèles prendront en entrée les résultats de vos modèles de staging et effectueront des transformations plus complexes. Par exemple, vous pourriez avoir un modèle « int_orders_customers.sql » qui joint les données des commandes et des clients.
- Mart : Enfin, créez un dossier « mart » pour vos modèles mart. Ces modèles consolideront vos modèles intermédiaires en vues finales pour l’analyse. Par exemple, vous pourriez avoir un modèle « mrt_sales.sql » qui présente une vue globale de vos ventes.
Une fois que vous avez structuré votre projet de cette façon, vous pouvez utiliser la commande « dbt run » pour exécuter tous les modèles dans l’ordre approprié. DBT s’occupera automatiquement de l’ordre d’exécution en fonction des dépendances entre les modèles.
Pourquoi cette structure est-elle importante?
Cette structure en trois étapes offre plusieurs avantages :
- Séparation des préoccupations : Chaque étape se concentre sur un aspect spécifique de la transformation des données, ce qui facilite la compréhension et la maintenance de votre projet.
- Modularité : La structure rend votre projet plus modulaire. Vous pouvez facilement ajouter, supprimer ou modifier des sources de données en ajustant les modèles correspondants.
- Reproductibilité : Avec cette structure, vous pouvez reproduire facilement et de manière fiable vos transformations de données. Cela facilite la détection et la correction des erreurs.
- Efficacité : Cette structure optimise l’efficacité de votre projet en minimisant le traitement inutile des données.
Conclusion
La structuration de votre projet DBT autour des concepts de Staging, Intermediate et Mart peut grandement améliorer l’efficacité et la maintenabilité de votre projet. En séparant les préoccupations et en modularisant vos transformations, vous pouvez tirer le meilleur parti de DBT et de votre infrastructure de données. En somme, une bonne structure est la clé du succès de tout projet DBT.