🏗️Exemple concret
Une équipe data a 150 modèles dbt sur Snowflake. Chaque modèle a des tests : not_null sur les clés primaires, unique sur les identifiants, accepted_values sur les statuts, relationship pour les clés étrangères. À chaque PR, la CI/CD run `dbt test` : si un test échoue, le merge est bloqué. La documentation dbt docs sert d'annuaire data : chaque analyste sait exactement ce que contient chaque table sans demander à l'équipe data.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Pipelines dbt en production avec des SLAs sur la qualité
✓Onboarding de nouveaux analystes (documentation auto-générée)
✓Audit et traçabilité des données (lineage visuel)
✓Remplacement de tests manuels et de la documentation Word
✅ Avantages
+Tests définis en YAML : maintenables par des non-développeurs
+Documentation toujours à jour (générée depuis le code)
+Lineage visuel : impact analysis avant chaque changement
⚠️ Limites
−Tests dbt couvrent les cas courants mais pas tous les cas métier complexes
−Grande Expectations ou Soda sont plus puissants pour les tests avancés
−La documentation nécessite une discipline d'annotation des équipes
🛠️ Outils principaux
dbt Core / dbt Cloud
dbt-utils (tests supplémentaires)
dbt-expectations (tests avancés style Great Expectations)
Elementary (dashboard qualité dbt)
dbt docs serve
dbtTestsDocumentationQualitéData Engineering