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Expertise technologique

Snowflake & DBT — data engineering moderne, CI/CD et optimisation des coûts

Decinova construit et maintient vos pipelines de données sur Snowflake avec DBT : modèles testés et documentés, CI/CD GitHub Actions, optimisation des coûts compute, et migration depuis vos systèmes legacy grâce à nos convertisseurs propriétaires.

Snowflake DBT Core / Cloud SQL Jinja GitHub Actions Apache Iceberg Cortex AI
snowflake — usage
340
Modèles DBT
2.1TB
Storage
-42%
Coûts
98%
Tests OK

Notre expertise Snowflake & DBT

Le data engineering cloud-native, sans compromis sur la rigueur

Snowflake et DBT forment aujourd'hui le tandem de référence pour le data engineering moderne. Snowflake fournit le compute élastique et le stockage séparé — vous ne payez que ce que vous consommez. DBT apporte la rigueur de l'ingénierie logicielle à la transformation de données : versioning, tests unitaires, documentation auto-générée, CI/CD.

Mais cette puissance s'accompagne de complexité. Un warehouse mal dimensionné peut faire exploser votre facture. Des modèles DBT non testés peuvent introduire des erreurs silencieuses dans vos KPIs. Et sans gouvernance, la multiplication des schemas et des rôles rend l'environnement ingérable.

Decinova intervient sur l'ensemble du stack : conception et maintenance des modèles DBT, optimisation des coûts Snowflake (warehouse sizing, clustering, auto-suspend), mise en place du CI/CD avec GitHub Actions, et migration de vos systèmes legacy vers ce stack moderne grâce à nos outils propriétaires.

CI/CD
GitHub Actions · dbt build --select state:modified+ · Slim CI
Orchestr.
dbt Cloud / Airflow / Dagster · Scheduling · Alerting
Transform
DBT Core · SQL + Jinja · Tests · Documentation · Macros
Warehouse
Snowflake · Warehouses · Dynamic Tables · Iceberg · Cortex
Visualis.
Power BI · Tableau · Streamlit · Semantic Views
TMA / MCO

Modèles DBT

Maintenance des modèles SQL/Jinja, ajout de tests, documentation, refactoring. Gestion des environnements Dev/Staging/Prod.

SQLJinjaTests
TMA / MCO

Snowflake Admin

Gestion des warehouses, rôles et grants, monitoring des coûts, configuration réseau et sécurité.

RBACWarehousesMonitoring

CI/CD DBT

Des pipelines de transformation testés, versionnés et déployés automatiquement

La force de DBT, c'est qu'il traite le SQL comme du code. Et comme du code, il doit être versionné dans Git, testé à chaque modification, et déployé de manière contrôlée — jamais en exécutant des requêtes directement en production.

Decinova met en place un workflow CI/CD complet avec GitHub Actions : chaque pull request déclenche automatiquement un dbt build sur un environnement de test dédié (Slim CI avec state:modified+ pour ne tester que ce qui a changé), vérifie que les tests passent, valide la documentation, puis déploie en production après merge.

Le résultat : des transformations de données aussi fiables et traçables qu'un déploiement logiciel. Chaque changement est documenté, chaque régression est détectée avant d'arriver en production.

Slim CI : on ne teste que ce qui a changé. Avec state:modified+, DBT identifie les modèles modifiés et leurs descendants, réduisant le temps de CI de 80% sur les grands projets.

github-actions — dbt ci/cd
// PR #247 — feat: ajout dim_clients_v2

trigger: pull_request → main

// Step 1 — Slim CI build
$ dbt build --select state:modified+
   dim_clients_v2 — OK
   fct_orders — OK (downstream)
   12 tests passed — 0 failures

// Step 2 — Documentation
$ dbt docs generate
  coverage: 94% documented

// Step 3 — Merge → deploy prod
$ dbt build --target prod
  ✓ deployed — 2 models updated
  warehouse: TRANSFORM_WH_MEDIUM
  duration: 47s · 0.8 credits

Optimisation Snowflake

Maîtriser vos coûts Snowflake sans sacrifier la performance

Snowflake facture au crédit consommé — et les crédits s'accumulent vite. Un warehouse XL qui tourne en continu alors qu'un Small suffirait, un auto-suspend configuré à 10 minutes au lieu de 60 secondes, des requêtes full-scan sur des tables non clusterées — chaque mauvaise configuration se traduit directement en dollars.

Les entreprises gaspillent en moyenne 30 à 70% de leurs crédits Snowflake. Pas par négligence, mais parce que l'optimisation des coûts demande une expertise pointue : comprendre les query profiles, identifier les warehouses surdimensionnés, mettre en place le clustering sur les bonnes colonnes, configurer les resource monitors, et exploiter les dynamic tables pour remplacer les refreshs complets par des mises à jour incrémentales.

Decinova audite votre consommation, identifie les sources de gaspillage, et met en place les optimisations. Nous monitorons ensuite l'évolution des coûts dans la durée pour garantir que les gains sont pérennes.

Diagnostic

Audit de consommation

Analyse des query history, warehouse usage, credit consumption par équipe. Identification des top 10 sources de gaspillage.

Query ProfileCredits
Optimisation

Warehouse Sizing

Right-sizing des warehouses par workload. Configuration auto-suspend/auto-resume optimale. Multi-cluster pour les pics.

SizingAuto-suspend
Performance

Clustering & Pruning

Clustering keys sur les colonnes les plus filtrées. Vérification du micro-partition pruning. Dynamic tables pour l'incrémental.

ClusteringDynamic Tables
Monitoring

Resource Monitors

Mise en place des alertes de consommation, budgets par warehouse et par équipe, dashboards de suivi des crédits.

AlertesBudgets
30-70%
Crédits gaspillés en moyenne
60s
Auto-suspend recommandé
10x
Gain de pruning avec clustering
24/7
Monitoring continu

Migration vers Snowflake & DBT

Depuis SQL Server, SAP BO ou SSIS — avec nos outils propriétaires

Migrer vers Snowflake et DBT signifie transformer à la fois votre infrastructure de stockage, votre couche de transformation et votre modèle opérationnel. C'est un projet structurant qui touche toute la chaîne de données.

Decinova accélère cette transition grâce à trois outils propriétaires. Notre convertisseur SAP BO traduit automatiquement la syntaxe SQL des univers vers Snowflake SQL. Notre convertisseur SSIS → DBT extrait la logique métier des packages DTSX et génère les modèles DBT équivalents. Et notre scanner SSIS cartographie votre patrimoine pour prioriser les vagues de migration.

Snowflake fournit également SnowConvert AI, qui assiste la conversion du T-SQL vers Snowflake SQL. Combiné avec nos outils, cela couvre l'essentiel des scénarios de migration depuis l'écosystème Microsoft et SAP.

Approche par vagues : audit → migration du DWH → migration des transformations → migration des rapports → run parallèle → bascule. Chaque vague est validée avant de passer à la suivante.

Planifier votre migration →

Scénarios de migration vers Snowflake & DBT
SQL Server DWH
Snowflake
SnowConvert
T-SQL Procedures
Snowflake SQL
SnowConvert
SSIS Packages
DBT Models
Auto · Decinova
SAP BO Universes
Snowflake SQL
Auto · Decinova
Oracle / Teradata
Snowflake
SnowConvert
Flat Files / CSV
Snowflake Stages

Snowflake supporte désormais Apache Iceberg nativement, y compris l'accès bidirectionnel avec Microsoft Fabric. Vos données restent accessibles depuis plusieurs moteurs sans duplication.

Plateforme Snowflake · État de l'art 2026

Snowflake n'est plus seulement un data warehouse

Snowflake est devenu une plateforme de données complète : warehouse, lakehouse (Iceberg), AI (Cortex), applications natives, data sharing, et governance (Horizon). Decinova vous accompagne sur l'ensemble de ces capacités.

Data Warehouse

Compute élastique

Warehouses auto-scalables, séparation stockage/compute, pay-per-use. Le cœur historique de Snowflake — et toujours sa force principale.

Lakehouse

Apache Iceberg

Tables Iceberg gérées ou externes, Polaris Catalog, accès bidirectionnel avec Fabric et Databricks. Open formats, zéro lock-in.

AI / ML

Cortex AI

Fonctions AI intégrées (AI_COMPLETE, AI_FILTER, classification), ML Jobs, fine-tuning de modèles. L'IA directement dans le warehouse.

Gouvernance

Horizon Catalog

Classification automatique des données sensibles, lineage, data quality metrics, access policies. La gouvernance au niveau du lac.

Applications

Native Apps & Streamlit

Applications déployées directement dans Snowflake. Streamlit pour les dashboards interactifs. Marketplace pour la distribution.

Partage

Data Sharing

Partage de données en temps réel entre comptes Snowflake, sans copie. Clean Rooms pour les collaborations sécurisées entre organisations.

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