Starburst et dbt Cloud s’associent pour accélérer la transformation des données multi-sources
Starburst et dbt Cloud s’associent pour accélérer la transformation des données multi-sources

L’éditeur de la plateforme d’analyse du data lake et le spécialiste de la transformation des données font équipe pour faciliter la fédération des données à partir de sources multiples.
Starburst et dbt Cloud dévoilent une nouvelle intégration permettant aux organisations d’exploiter leurs données au maximum. Les deux spécialistes des données annoncent un connecteur entre dbt Cloud et Starburst Galaxy, l’offre SaaS de Starburst pour faciliter la création de pipelines intégrant de multiples sources de données. Grâce à cette intégration, les utilisateurs de dbt peuvent facilement fédérer ces données à travers de multiples sources ou accéder à de nouvelles sources avant qu’elles ne soient stockées dans leur data lake ou warehouse central.

Via ce nouveau connecteur désormais disponible dans dbt Cloud, les clients peuvent créer un nouveau projet, se connecter à Starburst et utiliser le moteur de requête de la plateforme pour transformer les données en quelques minutes avec dbt.
« En combinant la puissance de Starburst avec dbt Cloud, nos entreprises clientes peuvent plus facilement transformer les données où qu’elles se trouvent sans avoir à recourir à des processus ETL contraignants et coûteux », a déclaré Harrison Johnson, responsable des partenaires technologiques chez Starburst. « Cette intégration répond aux besoins de nos clients, en les aidant à exploiter leurs systèmes existants et en étendant la plateforme de workflow d’ingénierie analytique de dbt à de nouveaux cas d’utilisation de type cloud-first, sans frais opérationnels supplémentaires. »
« dbt permet aux équipes data de travailler plus rapidement et plus efficacement », a déclaré Nikhil Kothari, responsable des partenaires technologiques chez dbt Labs. « En associant la puissance de dbt Cloud à la flexibilité de Starburst, nous permettons à un nouveau segment d’utilisateurs de créer facilement des ressources de données analytiques, sans être contraints par la localisation des données. »