Construisez un data stack moderne avec les outils de référence. Flowt, agence experte dbt et Airflow, conçoit des pipelines de transformation et d'orchestration fiables, testés et documentés.
dbt (data build tool) transforme la manière dont les équipes data écrivent et maintiennent leurs transformations SQL : versionné, testé, documenté et modulaire. Airflow est l'orchestrateur de référence pour planifier et monitorer les workflows data (DAGs). Ensemble, ils forment le socle du modern data stack, connecté à des warehouses comme Snowflake ou BigQuery. Chez Flowt, nous implémentons cette stack pour nos clients en combinant les meilleures pratiques de data engineering avec une gouvernance rigoureuse.
Analyse de votre infrastructure data actuelle : sources, pipelines ETL, transformations, orchestration. Identification de la dette technique, des points de fragilité et des opportunités de modernisation avec dbt et Airflow.
Mise en place de dbt (modèles, tests, documentation, macros) et d'Airflow (DAGs, connexions, alertes). Migration progressive des transformations existantes vers dbt avec tests de non-régression.
Configuration du monitoring des DAGs (succès/échecs, durée, data freshness), optimisation des performances dbt (incremental models, materializations), et transfert de compétences à vos équipes data.
Chaque transformation est versionnée dans Git, chaque exécution est loguée dans Airflow. Vous savez exactement comment et quand chaque donnée a été transformée. Le data lineage est automatique.
dbt intègre nativement des tests de données : unicité, non-nullité, intégrité référentielle, tests custom. Détectez les anomalies avant qu'elles n'atteignent vos dashboards ou vos modèles ML.
Les modèles dbt sont modulaires et composables. Les macros permettent de factoriser la logique répétitive. Les packages dbt-utils et dbt-expectations accélèrent le développement.
Airflow orchestre des milliers de DAGs en parallèle. dbt transforme des téraoctets de données en exploitant la puissance de votre warehouse. La combinaison scale avec vos besoins sans architecture complexe.
Des transformations SQL propres, testées et documentées :
Des workflows data fiables et monitorés :
Modernisez votre infrastructure data existante :
la vitesse de transformation des données grâce à dbt et à des modèles optimisés
de traçabilité sur le data lineage grâce au versioning dbt et aux logs Airflow
de dette technique data grâce à la migration vers un stack moderne et testé
Découvrez comment nous avons accompagné nos clients dans leur transformation Data & IA.
Nos data engineers implémentent dbt et Airflow dans votre infrastructure, migrent vos transformations legacy et forment vos équipes. Combiné avec Snowflake ou BigQuery, c'est le socle d'une plateforme data performante et maintenable.
Demandez un audit de votre stack data actuel.
Partenaire de confiance de grands comptes (EDF, Décathlon, BNP Paribas) et de nombreuses PME françaises, nous vous accompagnons pour atteindre vos objectifs.
Nous adaptons chaque projet à vos besoins spécifiques, votre secteur d'activité et vos infrastructures existantes.
Grâce à notre méthodologie agile, nous privilégions les succès courts et la collaboration avec vos équipes métiers.
Notre objectif : votre autonomie. Nous formons vos équipes pour qu'elles puissent faire évoluer la solution en interne.
Retrouvez les réponses aux questions les plus courantes sur dbt, Airflow et le modern data stack.
dbt (data build tool) est un outil de transformation de données qui permet d'écrire des transformations en SQL, de les versionner dans Git, de les tester automatiquement et de les documenter. Il s'exécute directement dans votre data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift).
dbt Core est open source et gratuit, idéal avec Airflow pour l'orchestration. dbt Cloud offre une interface web, un scheduling intégré et des fonctionnalités enterprise. Nous recommandons dbt Core + Airflow pour la flexibilité, ou dbt Cloud pour la simplicité.
Airflow est le standard de l'industrie avec la plus grande communauté et le plus d'intégrations. Prefect et Dagster sont des alternatives modernes avec une meilleure DX. Nous recommandons Airflow pour sa maturité, sauf si vos besoins spécifiques justifient une alternative.
La migration d'un premier lot de transformations prend 2 à 4 semaines. La migration complète d'un ETL legacy dépend du nombre de transformations : comptez 2 à 6 mois pour un ETL conséquent, avec une approche progressive qui ne perturbe pas la production.
dbt intègre des tests natifs (unicité, non-nullité, relations) et des frameworks de tests étendus (dbt-expectations). Chaque run de dbt valide la qualité des données avant de les rendre disponibles aux utilisateurs finaux.
Oui, c'est l'une des forces de dbt. Il suffit de connaître SQL. dbt ajoute une couche de Jinja pour la modularité, mais les transformations sont écrites en SQL standard. Nous formons vos analystes en quelques jours.
Airflow fournit une interface web pour suivre les DAGs. Nous ajoutons des alertes Slack/email, des dashboards de monitoring et des tests de data freshness. dbt Cloud offre aussi un monitoring natif si vous optez pour cette solution.
Contactez-nous pour un audit de votre stack data. Nous évaluons votre situation actuelle, identifions les transformations à migrer en priorité et proposons un plan de modernisation progressif.
