Talend et dbt, deux piliers de la modernisation des pipelines de données
Talend, l’historique de l’intégration et du traitement des données
Fondé en 2005, Talend a été l’un des pionniers du mouvement ETL (Extract, Transform, Load).
Son approche visuelle et modulaire a permis aux entreprises de concevoir des flux d’intégration complexes sans coder, tout en garantissant un haut niveau de gouvernance et de performance.
Talend se distingue par sa large couverture fonctionnelle : ingestion, transformation, synchronisation, qualité et gouvernance des données. Il s’intègre dans tous les contextes - on-premise, cloud ou hybrides - et s’adresse particulièrement aux organisations ayant des systèmes hétérogènes ou critiques.
Aujourd’hui, avec Talend Cloud Data Integration (désormais intégré à Qlik), la solution s’inscrit dans une logique cloud-native tout en conservant la robustesse de ses fondations.
dbt, la révolution de la transformation analytique
Lancé en 2016 par dbt Labs, dbt (Data Build Tool) a profondément transformé la manière de concevoir les pipelines analytiques.
Contrairement aux outils ETL traditionnels, dbt adopte une approche ELT : les données sont d’abord chargées dans le data warehouse, puis transformées directement dans l’environnement cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, etc.).
Son fonctionnement repose sur le SQL, enrichi de macros Jinja et versionné sous Git. dbt permet ainsi d’appliquer des pratiques de développement logiciel à la donnée : modularité, tests unitaires, documentation automatique, CI/CD et traçabilité complète.
En rendant les transformations auditées, testées et reproductibles, dbt a permis aux équipes Data Analytics et BI de gagner en autonomie et en fiabilité data.
Talend vs dbt : comprendre leurs différences fondamentales
Positionnement technique : ETL vs ELT
C’est la différence la plus structurante.
Talend suit une logique ETL : il extrait les données, les transforme dans son moteur, puis les charge dans la cible.
dbt, lui, applique une approche ELT : il charge d’abord les données brutes dans le cloud, puis exécute les transformations directement dans l’entrepôt.
En clair :
- Talend agit avant le stockage, en préparant et nettoyant les données.
- dbt intervient après, pour les structurer et les modéliser à des fins analytiques.
Pour une approche optimisée et exhaustive de sa modern Data Stack, les deux outils se complètent plus qu’ils ne s’opposent : Talend construit la tuyauterie, dbt façonne le contenu.
Architecture et orchestration
Talend embarque sa propre orchestration, avec planification, reprise sur erreur et supervision native. Cela en fait une solution idéale pour les flux critiques où la fiabilité et la traçabilité sont essentielles.
dbt, en revanche, ne possède pas d’orchestrateur interne. Il s’intègre avec des solutions externes comme Airflow, Dagster ou Prefect, dans une logique DataOps plus souple et modulaire.
Ce modèle favorise une intégration fluide dans les stacks cloud modernes et une meilleure séparation des rôles entre orchestration, exécution et transformation.
Langage, gouvernance et collaboration
Talend s’appuie sur une interface graphique, du code Java et SQL, ce qui en fait un outil apprécié des équipes IT et data engineers.
dbt repose entièrement sur le SQL, avec une logique as code plus accessible aux analystes et équipes BI.
Côté gouvernance :
- Talend offre un cadre très complet : supervision, catalogage, logs, traçabilité.
- dbt automatise la documentation et les dépendances, tout en exploitant le versioning Git pour assurer la reproductibilité.
Autrement dit :
Talend structure et fiabilise la donnée à la source.
dbt la valorise pour la rendre exploitable.
Quels cas d’usage pour chaque outil ?
Talend pour l’intégration et la qualité de données
Talend est la référence pour l’ingestion de données multi-sources et la maîtrise de la qualité. Il est privilégié lorsque :
- les flux proviennent de nombreux systèmes métiers (ERP, CRM, API, IoT) ;
- les données nécessitent des règles de validation et de nettoyage poussées ;
- l’entreprise a besoin d’une orchestration robuste et centralisée.
Ses modules de Data Quality (profilage, normalisation, déduplication) permettent d’assurer la cohérence du patrimoine data avant toute exploitation analytique.
dbt pour la modélisation analytique et la BI
dbt prend le relais une fois les données chargées dans le data warehouse. Il excelle dans :
- la modélisation analytique,
- la gestion des dépendances entre tables,
- la documentation automatique,
- et la collaboration entre data engineers et analysts.
C’est l’outil de choix pour industrialiser les modèles BI, fiabiliser les dashboards et accélérer le time-to-insight.
Sa philosophie “data transformation as code” le rend particulièrement adapté aux entreprises matures dans leur démarche DataOps.
Et si les deux coexistaient ? L’approche hybride
Plutôt que d’opposer ETL et ELT, la tendance actuelle consiste à les combiner :
- Talend pour extraire, nettoyer et orchestrer les flux,
- dbt pour transformer et modéliser les données dans le cloud.
Cette approche hybride permet d’obtenir le meilleur des deux mondes : fiabilité opérationnelle côté ingestion, agilité côté transformation.
Elle illustre la philosophie du modern data stack, qui favorise l’interopérabilité entre outils spécialisés plutôt qu’une solution monolithique.
L’approche Dataraise : combiner les forces de Talend et dbt
Chez Dataraise, nous ne cherchons pas à choisir entre Talend et dbt, mais à tirer parti de leurs complémentarités.
Nos architectes data conçoivent des environnements hybrides, capables de répondre à la diversité des besoins – intégration, transformation, gouvernance et performance cloud.
Notre démarche :
- Évaluer les besoins métiers et techniques pour déterminer le bon outil ou la combinaison d’outils ;
- Concevoir des architectures unifiées, associant Talend, dbt, Airbyte, Databricks ou Snowflake ;
- Automatiser les pipelines, renforcer la gouvernance et mesurer les KPIs de performance.
C’est cette expertise multi-technos qui permet à Dataraise d’accompagner les DSI et Head of Data dans leurs projets de modernisation - du choix d’outil data jusqu’à l’exploitation métier.
Cette démarche de modernisation s’appuie ainsi toujours sur un socle de données fiable.
Découvrez comment un processus structuré de Data Cleansing garantit la qualité et la performance des pipelines avant leur industrialisation.
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