[ Stack technique ]
Dagster
L'orchestrateur de données orienté assets pour des pipelines déclaratifs, testés et observables.
Dagster est un orchestrateur open source qui raisonne en assets plutôt qu'en tâches : chaque table, fichier ou modèle est déclaré en Python comme un software-defined asset, et le graphe de dépendances, le lineage et la fraîcheur en découlent. Partitions et backfills rejouent une plage de dates, les asset checks valident la qualité à chaque matérialisation, et les intégrations dbt, Spark, Snowflake ou Airbyte s'inscrivent dans le même graphe. C'est notre choix quand une équipe data veut tester ses pipelines localement et savoir, asset par asset, ce qui est à jour.
[ Pourquoi Dagster chez Dexon ]
Ce que cette techno fait bien, et pourquoi nous la mobilisons.
Usage typique : Orchestration ELT et dbt, pipelines de features ML, plateformes data internes, migration depuis Airflow.
- 01
Software-defined assets : lineage, dépendances et fraîcheur déduits du code.
- 02
Partitions et backfills : rejouer une plage de dates en un clic.
- 03
Asset checks et automatisation déclarative : qualité et rafraîchissement pilotés par règles.
- 04
Développement local testable, intégration dbt native, Dagster+ managé avec branch deployments.
[ Technologies complémentaires ]
Les briques que nous mobilisons souvent en parallèle.
Une stack existe rarement seule. Voici les technologies que Dexon associe le plus souvent à celle-ci, par habitude de pipeline, similarité d'usage ou maîtrise interne. Cliquez sur une brique pour voir son périmètre.
[ Réassurance ]
- 0+
- projets livrés sur mesure
- 30
- ingénieurs, designers, chefs de projet
- 80 %
- issus des meilleures écoles FR
- 24 h
- délai moyen de réponse
[ Ils nous font confiance ]
Plus de 100 entreprises françaises et européennes nous accordent leur confiance.
[ Presse ]
Ils parlent de nous.
Couverture nationale par BFM Business, Le Figaro, Challenges, La Tribune et CNews. Une lecture extérieure de notre travail et de nos innovations.
