À propos du service
TraduitJe construis une couche de transformation qui transforme les données brutes de votre entrepôt en analyses fiables. En utilisant dbt sur Snowflake, BigQuery, Redshift ou Postgres, je conçois des modèles SQL modulaires organisés en couches de staging, intermédiaires et de marts, de sorte que chaque métrique ait une lignée claire de la source au tableau de bord. Au lieu du chaos des requêtes programmées éparpillées et de la logique dupliquée, vous obtenez un projet versionné où chaque transformation est décrite une fois, testée et réutilisée partout où elle est nécessaire.
Mon travail n'est pas seulement d'écrire des modèles, mais de les rendre prévisibles. J'ajoute des tests de données pour l'unicité, les valeurs nulles, les plages acceptables et l'intégrité référentielle afin que les hypothèses erronées apparaissent avant d'atteindre les rapports. Je documente chaque modèle et colonne afin que les analystes comprennent la signification des champs sans questions supplémentaires. Je configure des constructions incrémentales afin que les grandes tables se mettent à jour en quelques minutes au lieu de plusieurs heures, et je relie tout à la CI : une demande de tirage exécute l'ensemble de la suite de tests et bloque tout ce qui pourrait pousser de mauvaises données en production. Le résultat est un pipeline qui se comporte comme un véritable logiciel : testable, reproductible et sûr à modifier.
Que vous partiez de zéro ou que vous démêliez un chaos hérité, je m'intègre dans votre pile et votre flux de travail git, je remets une documentation claire et je forme votre équipe afin que le projet vive après mon départ. Vous vous retrouvez avec une base de code analytique maintenable, et non une boîte noire.
— Projet dbt en couches : staging, intermédiaire et marts
— Tests, documentation et lignée pour chaque modèle
— Modèles incrémentaux et constructions optimisées en coût
— CI qui exécute des tests sur chaque demande de tirage
Mon travail n'est pas seulement d'écrire des modèles, mais de les rendre prévisibles. J'ajoute des tests de données pour l'unicité, les valeurs nulles, les plages acceptables et l'intégrité référentielle afin que les hypothèses erronées apparaissent avant d'atteindre les rapports. Je documente chaque modèle et colonne afin que les analystes comprennent la signification des champs sans questions supplémentaires. Je configure des constructions incrémentales afin que les grandes tables se mettent à jour en quelques minutes au lieu de plusieurs heures, et je relie tout à la CI : une demande de tirage exécute l'ensemble de la suite de tests et bloque tout ce qui pourrait pousser de mauvaises données en production. Le résultat est un pipeline qui se comporte comme un véritable logiciel : testable, reproductible et sûr à modifier.
Que vous partiez de zéro ou que vous démêliez un chaos hérité, je m'intègre dans votre pile et votre flux de travail git, je remets une documentation claire et je forme votre équipe afin que le projet vive après mon départ. Vous vous retrouvez avec une base de code analytique maintenable, et non une boîte noire.
— Projet dbt en couches : staging, intermédiaire et marts
— Tests, documentation et lignée pour chaque modèle
— Modèles incrémentaux et constructions optimisées en coût
— CI qui exécute des tests sur chaque demande de tirage
