[REPLAY] Retour sur la conférence DATA AS CODE - IA-DATA-DAYS

Conférence : Industrialiser les projets Data avec l’approche “Data as Code”

Replay : De la culture DevOps à l'industrialisation des projets data

Pour découvrir les étapes concrètes de mise en œuvre de la démarche Data as Code, retrouvez l’intervention de Romain Bonnal (responsable du pôle data) en replay, enregistrée lors des AI DATA DAYS Strasbourg.

Le constat 

Lors de son intervention, Romain est revenu sur un constat fréquent dans les projets data : un démarrage facilité par les outils no-code/low-code, mais qui se heurte souvent à des limites en matière d’évolutivité, de maintenabilité et d’industrialisation.

L'approche Data as Code, inspirée du DevOps :

Il a ensuite présenté l’approche “Data as Code”, inspirée des bonnes pratiques DevOps. Cette méthode permet d’aborder les projets data avec la même rigueur que le développement logiciel.

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• Versioning systématique via Git (pipelines, dashboards, transformations SQL…).
• Automatisation des déploiements avec des pipelines CI/CD.
• Qualité de code intégrée : tests unitaires, fonctionnels, analyse SonarQube.
• Reproductibilité des environnements grâce à Docker.
• Dashboards as Code avec Apache Superset et API YAML.
• Traçabilité des transformations SQL via Dbt.

Notre socle technique Data : Apache Airflow et dbt, Superset

À travers des cas concrets, Romain a illustré comment l’approche “Data as Code”, combinée à des outils comme Airflow, dbt et Superset, permet de passer d’une gestion artisanale des projets data à un système industrialisé, fiable, traçable et collaboratif.