dbt with unit testing

Avec la montée en puissance des pipelines de données, garantir la qualité des transformations est essentiel. dbt (Data Build Tool) offre une solution robuste pour automatiser les bonnes pratiques de développement SQL grâce à son système de tests unitaires permettant de valider les transformations tout en minimisant les erreurs en production. dbt est une plateforme open source pour la transformation de données dans les pipelines ETL/ELT. Elle propose deux versions : dbt Core (gratuit, utilisable en ligne de commande) et dbt Cloud (version payante avec des fonctionnalités avancées, comme un IDE intégré). dbt se connecte aux principales plateformes de données comme BigQuery, Snowflake, Redshift ou Databricks via des adaptateurs.

Son point fort réside dans la gestion des dépendances entre tables (via la déclaration de références et de sources), le refactoring via macros et l’intégration de la documentation. dbt permet aussi de définir des tests unitaires qui aident à valider le bon fonctionnement des requêtes SQL classiques. Grâce à cette fonctionnalité, il est possible de simuler des données avec des fichiers CSV, les seeds, et de comparer les résultats des transformations aux attentes. Cela permet de mettre en place et de maintenir dans la durée les bonnes pratiques de développement au cœur des requêtes SQL. C’est un facteur différenciant important par rapport à d’autres solutions comme Google DataFlow ou AWS Data Pipeline.

Toutefois, la création de ces tests unitaires vient avec quelques bémols à garder en tête :

• Multiplication des fichiers mock (CSV) pour assurer une couverture complète.
• Nécessité de maintenir la cohérence entre les tables mockées (IDs, relations entre tables).
• Gestion complexe des cas de test pour les opérations complexes (jointures, group by).

Le point de vue Theodo

Nous recommandons dbt pour des pipelines robustes et maintenables, grâce aux tests unitaires qui soutiennent le développement continu et limitent l'apparition de code legacy. Cependant, pour des traitements massifs ou des cas très spécifiques, des outils comme Apache Spark ou DataFlow peuvent être plus adaptés, bien que dbt se distingue par ses bonnes pratiques.