{"podcast":{"title":"Big Data Hebdo","slug":"big-data-hebdo-828834","podcast_index_feed_id":828834,"rss_url":"https://www.spreaker.com/show/1952874/episodes/feed","website_url":"https://www.spreaker.com/show/bigdata-hebdo","image_url":"https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_rss_itunes_square_1400/images.spreaker.com/original/745a2c3f4dd8d3b6f75a2a33c841d999.jpg","author":"Vincent Heuschling","episode_count":230,"summary":"Toute l'actualité du Bigdata et surtout de sa communauté francophone dans un podcast.","last_synced_at":null,"page_url":"https://stenobird.com/podcast/big-data-hebdo-828834"},"episode":{"title":"Episode 216 : DBT vs SQLMesh","slug":"episode-216-dbt-vs-sqlmesh","published_at":"2025-04-11T08:38:43+00:00","page_url":"https://stenobird.com/podcast/big-data-hebdo-828834/episode-216-dbt-vs-sqlmesh","show_page_url":"https://stenobird.com/podcast/big-data-hebdo-828834","url":"https://www.spreaker.com/episode/episode-216-dbt-vs-sqlmesh--65528569","audio_url":"https://api.spreaker.com/download/episode/65528569/bdh216.mp3","summary":"Dans cet épisode, on revient sur l’évolution de la data-ingénierie à travers deux outils : DBT et SQLMesh. Comment ces outils ont émergé avec la montée en puissance du SQL dans les architectures modernes ? Comment ils répondent aux enjeux de modélisation, d’industrialisation et de gouvernance de la donnée ? L’épisode est aussi l’occasion d’aborder l’évolution des métiers de la data, notamment l’émergence du rôle d’analytic engineer, à la croisée des chemins entre data engineering et data analytics. La révolution du SQL modulaire → Retour sur l’historique du SQL dans l’analytique moderne, l’explosion du SQL dans les moteurs cloud et les limites des requêtes monolithiques. DBT → Origine de DBT, philosophie “analyst-friendly”, séparation entre DBT Core et DBT Cloud, gestion du versioning, testing, documentation, templating avec Jinja. Le rôle d’Analytic Engineer → Mutation des équipes BI vers plus d’autonomie technique, convergence entre modélisation métier et industrialisation. Pourquoi SQLMesh ? → Introduction à SQLMesh comme alternative à DBT, positionnement technique, différences d’usage, réflexion sur les cas d’adoption. Retrouvez les épiosodes et show notes sur https://bigdatahebdo.com ----------------- Cette publication est sponsorisée par Datatask (https://datatask.io/) et CerenIT (https://www.cerenit.fr/) . CerenIT (https://www.cerenit.fr/) vous accompagne pour concevoir, industrialiser ou automatiser vos plateformes mais aussi pour faire parler vos données temporelles. Ecrivez nous à contact@cerenit.fr (https://cerenit.fr) et retrouvez-nous aussi au Time Series France (https://www.timeseries.fr/) . Datatask (https://datatask.io/) vous accompagne dans tous vos projets Cloud et Data, pour Imaginer, Expérimenter et Executer vos services ! Consultez le blog de Datat…","meta_description":"Dans cet épisode, on revient sur l’évolution de la data-ingénierie à travers deux outils : DBT et SQLMesh. Comment ces outils ont émergé avec la montée en…","key_points":[],"chapters":[],"topics":[],"duration_seconds":3197,"processing_state":"not_requested","actions":[{"name":"request_transcript","method":"POST","url":"https://stenobird.com/v1/public/podcasts/big-data-hebdo-828834/episodes/episode-216-dbt-vs-sqlmesh/transcription-requests","description":"Idempotently request low-priority transcript generation for this episode."},{"name":"read_markdown","method":"GET","url":"https://stenobird.com/podcast/big-data-hebdo-828834/episode-216-dbt-vs-sqlmesh.md","description":"Read the agent-friendly Markdown representation of this episode resource."}]}}