Elementary

Elementary est une solution  innovante et open-source qui répond à un besoin crucial  en data engineering : assurer  la fiabilité des données.  Avec la montée en puissance  de dbt ces dernières années,  un manque s’est fait sentir  autour du suivi et de la qualité  des données. Elementary comble ce vide en offrant  un système de surveillance  et d’amélioration de la qualité  des données, éliminant  ainsi les risques de données  incohérentes ou incomplètes. 

Avant Elementary, la gestion  de la qualité des données  reposait sur des scripts  personnalisés ou des outils  dédiés comme Great Expectations, souvent complexes et coûteux. Elementary simplifie ce processus grâce à son  intégration native avec dbt,  offrant un moyen efficace  de faciliter la mise en place  de contrôles de qualité dans les flux ETL (Extract,  Transform, Load). Là où dbt manque d’une interface  pour visualiser l’évolution  des données dans le temps,  Elementary se distingue par  une couche d’historisation  et de visualisation avec un  tableau de bord intuitif, facile  à installer et à déployer.  Une simple commande  planifiée permet de générer  des rapports automatisés,  ce qui rend le processus  transparent et accessible  aux data analysts, analytics  engineers et aux métiers. 

En outre, Elementary propose  des fonctionnalités avancées  telles que la détection d’anomalies, qui ajoutent une  dimension supplémentaire  à la surveillance des données,  bien que ces fonctionnalités  puissent nécessiter des  ajustements en fonction  des cas d’usage spécifiques.

LE POINT DE VUE THEODO 

Theodo recommande  Elementary pour sa  simplicité d’intégration, surtout pour les entreprises qui utilisent déjà dbt et cherchent  à renforcer la qualité  de leurs données. Sa  communauté active permet un accès rapide au support et  à des fonctionnalités constamment enrichies. Cependant, en tant que techno logie émergente, elle  évolue rapidement, ce qui peut représenter un défi d’adaptation pour certaines entreprises.