Les équipes de données modernes adoptent de plus en plus dbt pour apporter des pratiques d'ingénierie logicielle à l'analyse. Ce guide se concentre sur l'utilisation de dbt avec SQL Server, une combinaison moins couverte que dbt avec des entrepôts cloud comme Snowflake ou BigQuery. L'auteur présente une architecture en couches – étapes de staging, intermédiaires et marts – et explique la logique SQL derrière chaque modèle. Les points clés incluent la gestion des chargements incrémentaux, la définition de conventions de nommage claires et le maintien de la qualité des données via des tests. Pour les équipes qui dépendent encore de SSIS ou de procédures stockées, cette approche offre une alternative plus transparente et versionnée. Bien que les exemples soient spécifiques à SQL Server, les principes s'appliquent largement à tout projet dbt. L'article fait partie d'une série, donc les lecteurs peuvent bénéficier des articles précédents sur les fondamentaux de dbt et les comparaisons d'outils.
Apprenez à structurer un entrepôt de données avec dbt et SQL Server en utilisant une modélisation en couches. Ce guide couvre les principes de conception et les modèles SQL pour cinq modèles principaux, aidant les équipes à aller au-delà de SSIS et des procédures stockées.