Partenaire dbt : des indicateurs fiables et documentés pour les équipes métier

Modeo est partenaire dbt Labs et compte 26 ingénieurs experts sur dbt. Nos équipes ont déployé dbt chez plusieurs clients : GLS, Look Cycle et Hermès, en France.

Mis à jour le 21 octobre 2026

SQL

Tests de qualité

Documentation

Site de dbt

dbt en bref

dbt applique au SQL les pratiques du développement logiciel : versionnement Git, tests automatisés, documentation générée et déploiement continu. Chaque modèle décrit une transformation et ses dépendances.

Modeo organise les projets dbt en couches, écrit les tests techniques et métier, et les déploie en CI/CD. La documentation produite sert de référence aux équipes data et alimente la semantic layer utilisée par les outils de BI et les agents.

Ressource gratuite

Téléchargez notre guide : dbt, bonnes pratiques pour une industrialisation réussie

Nos conventions de modélisation, de tests et de déploiement pour construire des jobs de transformation dbt fiables, présentées dans notre épisode DataGen consacré à dbt.

Recevoir le guide dbt

Cas d'usage

Ce que Modeo construit avec dbt pour la Finance, le Marketing et la Direction

Finance

Des règles de calcul écrites en SQL, versionnées et structurées par couches

Chaque service recalcule la marge à sa façon dans ses propres fichiers.

Des règles écrites en SQL, versionnées dans Git et organisées en couches bronze, silver et gold.

Marketing

Des définitions partagées par toutes les équipes

Le marketing, les ventes et la finance n'ont pas la même définition d'un client actif.

Une définition unique de chaque indicateur, documentée et utilisée par toutes les équipes.

Direction

Une source de vérité unique, exposée par une semantic layer

Les chiffres changent d'une réunion à l'autre sans explication.

Une semantic layer qui sert les mêmes indicateurs aux tableaux de bord et aux agents IA, couverts à 100 % par des tests dbt.

Projets clients

Nos projets dbt en France

GLS : des modèles dbt testés pour le pilotage opérationnel

Enjeu: Fiabiliser des indicateurs logistiques calculés dans plusieurs outils.
Stack: dbt, Snowflake, PopSink
Durée: 12 mois
Gains: Indicateurs logistiques testés à chaque mise à jour et documentés

Look Cycle : une couche analytique dbt pour l'e-commerce et la production

Enjeu: Croiser les ventes en ligne, la distribution et la production.
Stack: dbt, data warehouse et outil de BI existants
Durée: 3 mois
Gains: Nouveaux indicateurs mis à disposition plus rapidement

Hermès : une modélisation dbt documentée pour plusieurs directions

Enjeu: Partager des définitions communes entre équipes.
Stack: dbt, Snowflake
Durée: 6 mois
Gains: Indicateurs documentés dans le catalogue dbt et partagés entre directions

Pays de livraison

France

Langues de travail : français, anglais

Méthode

Nos formats d'intervention sur dbt

Cadrage

Audit des transformations existantes (SQL, procédures, ETL), conventions de modélisation et plan de migration vers dbt.

Durée type: 2 à 3 semaines
Budget: 8 à 15 k€ HT

Build

Data modeling, projet dbt en couches bronze, silver et gold, construction de la semantic layer, tests, documentation et déploiement en CI/CD.

Durée type: 2 à 4 mois
Budget: 40 à 120 k€ HT selon le périmètre

TMA

Revue des nouveaux modèles, montée de version de dbt et accompagnement des analystes.

Durée type: Engagement mensuel, sans durée minimale
Budget: 2 à 6 k€ HT par mois

Équipe

L'équipe dbt de Modeo

26

ingénieurs experts dbt

Lead analytics engineer

Définit les conventions et revoit les modèles

Analytics engineer

Écrit les modèles et les tests

Data engineer

Déploie dbt en CI/CD et l'orchestre

Comparatif

dbt ou SQLMesh : critères de choix

Critère	dbt	SQLMesh
Maturité	Standard du marché, large communauté	Plus récent, communauté plus restreinte
Déploiement des changements	Recalcul des modèles modifiés	Environnements virtuels et calcul des seuls changements
Écosystème	Nombreux packages et intégrations (BI, catalogues)	Compatible avec les projets dbt existants
Offre managée	dbt Cloud	Tobiko Cloud
Cas typique	Équipe analytics qui veut un standard partagé	Équipe qui cherche à réduire les coûts de recalcul

Questions fréquentes

Questions fréquentes sur dbt

Faut-il dbt Cloud ou dbt Core ?

dbt Core, open source, suffit si l'équipe sait gérer l'orchestration et la CI/CD. dbt Cloud ajoute un environnement de développement, l'ordonnancement et la semantic layer. Modeo recommande l'un ou l'autre selon la taille de l'équipe et le budget.

Combien de temps pour migrer des transformations vers dbt ?

Une migration vers dbt prend en général de 6 semaines à 4 mois. Elle dépend du nombre de traitements existants et de leur documentation. Modeo migre d'abord les indicateurs les plus utilisés pour livrer de la valeur rapidement.

dbt fonctionne-t-il avec notre data warehouse ?

dbt fonctionne avec Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, PostgreSQL et ClickHouse, entre autres. Le code SQL s'adapte au moteur choisi.

Comment dbt améliore-t-il la qualité des données ?

dbt exécute des tests à chaque mise à jour : unicité, valeurs nulles, relations entre tables et règles métier. Un test en échec bloque la mise en production et prévient l'équipe.

Nos analystes peuvent-ils utiliser dbt ?

Oui, dbt s'écrit en SQL. Modeo forme les analystes aux conventions du projet et relit leurs premiers modèles pour qu'ils deviennent autonomes.

Pour aller plus loin

Nos articles sur dbt et son écosystème

Article

dbt: Outil data phare de la transformation de données

Article

Guide complet : Semantic Layer (couche sémantique)

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