dbt Core vs dbt Cloud

Self-hosted open source ou plateforme managée : quel choix pour ton équipe ?

Mis à jour le 25 mai 2026 · 6 critères

Synthèse

dbt Core est l'outil open source gratuit, dbt Cloud est la plateforme managée de dbt Labs. Le choix se résume souvent à : est-ce qu'on a les ressources pour opérer dbt Core (CI/CD, scheduler, observabilité) ou préfère-t-on payer pour les avoir clé en main ?

Radar comparatif

Score global

🔧dbt Core73

☁️dbt Cloud76

Analyse critère par critère

Critère🔧 dbt Core☁️ dbt Cloud

Coût

💡 dbt Core est 100% gratuit. dbt Cloud propose un plan Developer gratuit (1 siège), un plan Team à ~100$/mois (8 sièges). La facturation par job a été supprimée en 2024.

Facilité de mise en place

💡 dbt Core nécessite de configurer un scheduler (Airflow, Dagster), des alertes et un dépôt Git. dbt Cloud fournit tout en quelques clics.

IDE et expérience développeur

💡 dbt Cloud intègre un IDE web avec auto-complétion, aperçu des données et lineage graph interactif. dbt Core s'utilise en CLI avec VS Code.

CI/CD et jobs planifiés

💡 dbt Cloud gère nativement les jobs, les alertes et les intégrations GitHub/GitLab. Avec dbt Core, il faut tout câbler manuellement.

Observabilité et documentation

💡 dbt Cloud génère et héberge automatiquement la doc et le lineage. Avec Core, il faut auto-héberger dbt docs et configurer des alertes sur les tests.

Flexibilité et contrôle

💡 dbt Core s'intègre dans n'importe quel stack. dbt Cloud impose ses propres conventions d'environnements et de déploiement.

Notre verdict

🔧dbt Core

dbt Core si tu as déjà un orchestrateur (Airflow, Dagster), une équipe DevOps capable de maintenir la plomberie CI/CD, et que le budget est une contrainte. La liberté d'intégration est totale.

☁️dbt Cloud

dbt Cloud si tu démarres sans infrastructure existante, que ton équipe est petite, ou que tu veux que les Analytics Engineers se concentrent sur le SQL plutôt que sur l'ops. Le gain de temps est réel.

Usage combiné possible ?

Beaucoup d'équipes commencent avec dbt Core pour valider l'approche, puis migrent vers dbt Cloud quand la complexité opérationnelle devient un frein. La migration est simple : les modèles sont 100% compatibles.

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