• Episode 216 : DBT vs SQLMesh

  • 2025/04/11
  • 再生時間： 53 分
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Episode 216 : DBT vs SQLMesh

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  • サマリー

  • 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.
    1. 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.
    2. DBT
      → Origine de DBT, philosophie “analyst-friendly”, séparation entre DBT Core et DBT Cloud, gestion du versioning, testing, documentation, templating avec Jinja.
    3. Le rôle d’Analytic Engineer
      → Mutation des équipes BI vers plus d’autonomie technique, convergence entre modélisation métier et industrialisation.
    4. Pourquoi SQLMesh ?
      → Introduction à SQLMesh comme alternative à DBT, positionnement technique, différences d’usage, réflexion sur les cas d’adoption.
    Retrouvez les épiosodes et show notes sur https://bigdatahebdo.com
    -----------------
    Cette publication est sponsorisée par Datatask (https://datatask.io/) et CerenIT (https://www.cerenit.fr/) .

    CerenIT (https://www.cerenit.fr/) vous accompagne pour concevoir, industrialiser ou automatiser vos plateformes mais aussi pour faire parler vos données temporelles. Ecrivez nous à contact@cerenit.fr (https://cerenit.fr) et retrouvez-nous aussi au Time Series France (https://www.timeseries.fr/) .

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    Le générique a été composé et réalisé par Maxence Lecointe
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あらすじ・解説

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.
  1. 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.
  2. DBT
    → Origine de DBT, philosophie “analyst-friendly”, séparation entre DBT Core et DBT Cloud, gestion du versioning, testing, documentation, templating avec Jinja.
  3. Le rôle d’Analytic Engineer
    → Mutation des équipes BI vers plus d’autonomie technique, convergence entre modélisation métier et industrialisation.
  4. Pourquoi SQLMesh ?
    → Introduction à SQLMesh comme alternative à DBT, positionnement technique, différences d’usage, réflexion sur les cas d’adoption.
Retrouvez les épiosodes et show notes sur https://bigdatahebdo.com
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