Pourquoi la data quality est un enjeu stratégique
Des données de mauvaise qualité coûtent cher : décisions prises sur des chiffres faux, tableaux de bord qui divergent entre équipes, KPIs calculés différemment selon qui les interroge. En 2026, la data quality n'est plus un sujet annexe - c'est une compétence centrale du métier d'Analytics Engineer.
Les 4 dimensions de la qualité des données
- Complétude : toutes les données attendues sont-elles présentes ? Y a-t-il des valeurs nulles inattendues ?
- Unicité : y a-t-il des doublons ? Chaque entité est-elle représentée une seule fois ?
- Cohérence : les données sont-elles cohérentes entre elles ? Les montants correspondent-ils entre sources et agrégats ?
- Fraîcheur : les données sont-elles à jour ? Les pipelines ont-ils bien tourné ?
Les tests dbt natifs
dbt propose quatre tests natifs qui s'exécutent avec dbt test :
unique: vérifie qu'une colonne ne contient pas de doublonsnot_null: vérifie l'absence de valeurs nullesaccepted_values: vérifie que les valeurs appartiennent à une liste prédéfinierelationships: vérifie l'intégrité référentielle entre deux tables
Ces tests se configurent en quelques lignes YAML et forment le filet de sécurité de base de tout projet dbt sérieux.
Aller plus loin avec dbt-expectations
Le package open source dbt-expectations (inspiré de Great Expectations) étend considérablement les capacités de test. Il permet de tester des distributions statistiques, des patterns regex, des plages de dates et des corrélations entre colonnes - l'outil de choix pour une couverture de tests exhaustive.
Elementary : observabilité des données en temps réel
Elementary est un outil open source d'observabilité qui s'intègre nativement à dbt. Il génère un rapport visuel de l'état de santé du data warehouse : résultats des tests dans le temps, anomalies détectées, fraîcheur des modèles, graphe de lineage interactif. En 2026, c'est devenu un standard dans les équipes Analytics Engineering matures.
La gouvernance des données : au-delà des tests
La data quality passe aussi par de la gouvernance : qui est propriétaire de quelle donnée ? Comment est documentée chaque métrique ? L'Analytics Engineer joue un rôle clé dans l'établissement de ce contrat de données, en s'appuyant sur la documentation dbt et, dans les organisations plus matures, sur des outils de data catalog comme Atlan ou OpenMetadata.
