dbt + Fabric : ce test bloque ton pipeline avant qu'il pollue tes données

Dans ce tutoriel 100% pratique, on casse le marketing du "tout est toujours vert" pour s'attaquer à la vraie vie d'un Analytics Engineer. Qu'est-ce qui se passe quand une donnée aberrante métier (comme une bière saisie à 87° au lieu de 8.7°) s'infiltre dans ton architecture Microsoft Fabric ? Si ton setup actuel la laisse passer silencieusement jusqu'à ton modèle sémantique et tes rapports Power BI, cette vidéo est faite pour toi. Ce que tu vas apprendre : Orchestration moderne : Comment intégrer tes jobs d'exécution d'Analytics Engineering (dbt) directement au sein des pipelines natifs de Microsoft Fabric. Garde-fou d'architecture : Configurer des dépendances conditionnelles pour bloquer la couche Gold et rafraîchir Power BI uniquement si la donnée est saine. Le pouvoir de dbt build : Pourquoi les commandes dbt run ou dbt test ne suffisent pas en production et comment exploiter le DAG pour sauter (skip) les étapes corrompues. Alerting ciblé : Router un échec d'intégrité vers une notification Teams automatique. Pas de blabla corporate. On part de notre projet fil rouge « La Fabrique du Houblon », on injecte une anomalie, et on regarde dbt et Fabric protéger le Warehouse en direct. Suis-moi sur LinkedIn pour d'autres retours d'expérience :https://www.linkedin.com/in/dominic-g... Abonne-toi à la chaîne Cookistador pour ne rater aucun cas pratique sur Fabric ! Timeline: 00:00 - Introduction : Pourquoi un pipeline qui plante est une fonctionnalité 00:22 - Nouveauté : Intégrer les dbt Jobs dans les pipelines Fabric 00:53 - Le danger de la pollution de données silencieuse 01:42 - Présentation de l'environnement (La Fabrique du Houblon) 02:08 - Structure d'un test singulier en SQL dans dbt 02:41 - Utiliser dbt-utils et les tests génériques dans le YAML 03:26 - Configuration du pipeline Fabric & Dépendances de notification 04:01 - Démo 1 : Exécution nominale (Happy Path) 04:20 - Analyse des logs d'un dbt complet réussi 05:06 - Injection d'une donnée aberrante (La bière à 87°) 06:02 - Démo 2 : Échec du pipeline et alerte Teams en direct 06:25 - Le réglage critique : Configurer le job Fabric sur dbt build 06:47 - Preuve à l'écran : Comment dbt a skip la table de fait 07:32 - Contrainte d'intégrité technique VS Test de règle métier 07:57 - Recap : Différence profonde entre contraintes et tests 08:44 - Les 3 méthodes pour écrire un test d'analytics engineering 09:52 - Gestion des sévérités dans dbt : Error VS Warning (Exit Codes) 10:42 - Pourquoi dbt build écrase dbt run et dbt test en prod 11:24 - Schéma complet de la chaîne de décision Fabric/dbt 11:52 - Mon verdict sur cette feature en Preview & Outro