dbt est devenu un outil standard dans les piles de données modernes, mais son adoption avec SQL Server a été plus lente en raison de limitations historiques. Cette série comble cette lacune en parcourant un projet réel qui construit un entrepôt de données en couches sur SQL Server avec dbt. Le premier article explique ce qu'est dbt – un outil de transformation qui permet aux ingénieurs analytiques d'écrire des modèles SQL modulaires avec tests, documentation et contrôle de version – et décrit le workflow typique du développement local au déploiement en production. Les étapes clés incluent la configuration du projet, le développement des modèles, les tests, la génération de documentation et la planification via dbt Cloud ou CLI. Pour les équipes qui utilisent SQL Server comme entrepôt principal, cette série démontre que dbt peut apporter une rigueur d'ingénierie à leur couche de transformation. L'accent pratique sur un scénario réel en fait une référence utile pour les ingénieurs de données et les analystes cherchant à moderniser leurs workflows SQL Server.
Un guide pratique pour utiliser dbt avec SQL Server pour l'entreposage de données, couvrant les concepts de base et le cycle de vie du projet, du développement au déploiement.