Utiliser Talend et dbt pour créer un cadre conceptuel de transformation des données d’entreprise
Pour que les données aient de la valeur, elles ne peuvent pas être statiques : elles doivent être disponibles pour les utilisateurs dans l’ensemble de l’organisation et pour une variété d’applications. Mais à mesure que les données sont utilisées, elles présentent leur propre série de défis. Lorsque les données passent d’un entrepôt à d’autres applications et modèles de données, plusieurs versions de la vérité peuvent être créées. De même, toute modification des données dans l’entrepôt de données peut avoir des répercussions en aval, en brisant les modèles de données existants et en rendant les données inutilisables.
Ces obstacles évoluent avec l’organisation. Les écosystèmes de données complexes comportent plusieurs couches de vues avec de nombreuses versions de données. Les équipes de développeurs doivent travailler de concert; plus la salle à manger est grande, plus il y a de cuisiniers dans la cuisine. Avec une complexité élevée et des dépendances multiples, la transformation des données peut rapidement devenir un handicap.
Comment les entreprises peuvent-elles maintenir un écosystème de données dynamique tout en favorisant la transformation des données à grande échelle? Pour soutenir le mouvement des données, les organisations agiles ont besoin d’un moyen rapide et puissant pour adapter les données aux nouveaux besoins et changements.
Avec Talend et dbt, les entreprises peuvent tirer parti de deux technologies de pointe en matière de gestion de données pour créer un système simplifié et modulé pour la création, la maintenance et le versionnage des modèles de données. Voici comment.
Talend + dbt™
En tant qu’outils conçus pour promouvoir la gouvernance et l’agilité des données, Talend et dbt sont renforcés par des fonctionnalités parfaitement adaptées au déploiement à l’échelle d’une entreprise. En amont de la gestion des données, Talend extrait et charge des données à partir de n’importe quelle source de données avec des contrôles de qualité intégrés. En aval, dbt transforme efficacement les données infonuagiques avec des modèles de données réutilisables et des tests automatisés qui repèrent les dépendances du modèle avant le déploiement.
Gestion des données infonuagiques
Talend et dbt sont particulièrement bien adaptés à la gestion des données dans Snowflake Data Cloud. Comptant 1 client Snowflake sur 5 qui utilisent Talend pour l’ingestion et l’intégration, Talend est fortement sollicité pour transférer efficacement des données propres et saines de n’importe quel système source vers Snowflake Data Cloud.
Avec dbt, les organisations peuvent mieux comprendre, documenter et transformer les données dans le nuage de données. En tant qu’application infonuagique native, dbt Cloud permet aux ingénieurs de développer, de tester et de déployer de nouveaux modèles à partir de Snowflake Cloud.
En outre, dbt permet un développement plus rapide des modèles de données grâce à de simples instructions SQL, connues et appréciées par la communauté des données. Les modèles de données sont déployés en toute confiance avec les tests automatisés de dbt; les points de contrôle avant l’exécution du modèle de données alertent les développeurs de tout changement qui pourrait invalider un modèle existant. La documentation générée automatiquement et les graphiques de dépendance rendent l’enchaînement des données visible et facilitent le dépannage.
Qualité des données
Avec Talend et dbt, les entreprises peuvent compter sur la qualité des données, de la source jusqu’aux analyses et aux applications avancées. Data Fabric de Talend associe des outils d’intégration, de préparation et d’intendance des données qui partent du système source et qui se rendent jusqu’à la couche de transit persistante.
dbt amplifie Talend Data Fabric avec des tests de validation sur les données sources; il prend en charge la qualité des données dans Snowflake Data Cloud. Les tests de la valeur des données permettent d’éviter les sortances ou les jointures manquées dans les modèles de transit, tandis que les tests automatisés permettent d’assurer le contrôle du déploiement des nouvelles demandes d’extraction. Les programmeurs peuvent visualiser le code SQL en ligne pour analyser les modèles de données.
DataOps pour la fonctionnalité d’entreprise
Talend et dbt excellent dans les environnements d’entreprise. Les services Cloud API de Talend permettent de créer un noyau de données d’entreprise ou un environnement d’entrepôt de données doté de capacités en temps réel ou quasi réel. Le contrôle de version basé sur le logiciel Git (Global Information Tracker) de dbt permet aux équipes de travailler en collaboration dans des référentiels partagés où les modifications sont suivies et visibles.
Passerelle a optimisé la connexion entre Talend et Snowflake avec un cadre conceptuel d’ingestion dynamique gérée qui fournit un CDC géré, un nettoyage préliminaire des données, la création d’un historique des données, ainsi qu’un cadre conceptuel d’audit et de contrôle qui prend en charge le dépannage ciblé des données inexactes.
À l’avenir, les ingénieurs de Passerelle utiliseront dbt cloud pour développer des modèles de données pour des secteurs verticaux spécifiques, notamment les services financiers, les soins de santé et la fabrication.
