Audit Looker et dbt
Cinq jours pour retrouver des chiffres qu'on croit.
Audit d'un projet LookML, d'un projet dbt sur BigQuery, ou des deux, en 5 jours ouvrés : explores lents, jointures qui multiplient les lignes, mesures dupliquées, modèles sans tests, PDT et tables coûteuses, dashboards abandonnés. Rapport priorisé et correctifs livrés sur une branche à part. 3 900 € HT, prix fixe, devis sous 24 h.
Le problème
Un projet Looker ou dbt de deux ou trois ans accumule les mêmes dettes : des explores qui mettent trente secondes à répondre, des jointures many-to-many sans agrégats symétriques qui gonflent les totaux, la même mesure définie trois fois avec trois filtres, des modèles dbt sans tests ni documentation, des PDT et des tables incrémentales reconstruites toutes les heures pour rien, des dashboards que plus personne n'ouvre. L'audit passe le projet au crible sur 25 points, mesure ce qui coûte réellement (temps de réponse, slots BigQuery, confiance des utilisateurs) et livre les correctifs les plus rentables directement en LookML et en SQL dbt, sur une branche que vous relisez et fusionnez.
Pour qui
- Équipes data de scale-ups, ETI et filiales sur Google Cloud (BigQuery), avec ou sans Looker
- Nouveau responsable data qui hérite d'un projet LookML ou dbt sans documentation
- Équipes qui préparent Conversational Analytics, Gemini in Looker ou des agents IA et veulent une base saine
- Filiales de groupes qui doivent rendre des comptes sur leur facture BigQuery
Ce que vous recevez
- Revue complète des modèles, vues, explores et dashboards LookML, et des modèles, tests et documentation dbt (checklist 25 points)
- Rapport écrit : constats classés par impact, cause, correctif recommandé, effort
- Correctifs prioritaires appliqués en LookML et dans dbt sur une branche à part, prêts à être relus et intégrés
- Mesure avant / après des explores et des modèles les plus lents ou les plus coûteux
- Plan de remédiation à 30 jours pour le reste
- Vidéo de 20 minutes qui explique le rapport à votre équipe
Hors périmètre
- Refonte complète de la modélisation (c'est l'offre Stack BigQuery, dbt et Looker)
- Développement de nouveaux dashboards
- Administration de Looker et du projet Google Cloud (licences, SSO, IAM)
Prérequis
- Accès développeur à l'instance Looker et au dépôt LookML, ou au dépôt dbt
- Accès lecture au projet BigQuery (tables et historique des jobs)
- Un interlocuteur joignable par écrit pendant les 5 jours
Déroulé
01
Jour 1 : cadrage écrit
Brief, accès, liste des dashboards et modèles critiques, extraction System Activity et historique des jobs BigQuery.
02
Jours 2 et 3 : revue
Modèles LookML et dbt, explores, tests, PDT et tables incrémentales, accès, performances mesurées.
03
Jour 4 : correctifs
Les correctifs à meilleur rendement livrés sur une branche, avec tests.
04
Jour 5 : restitution
Rapport, plan 30 jours, vidéo explicative, session de questions écrites.
StackLooker · LookML · dbt · BigQuery · Git · Looker API · System Activity
Questions fréquentes
Pourquoi cinq jours, pas plus ?
Parce que le périmètre est stable d'un projet à l'autre : une instance Looker, un dépôt LookML, un projet dbt. Si votre projet dépasse 40 explores, 300 vues ou 200 modèles dbt, le devis le dit et nous découpons.
Faut-il avoir Looker pour l'audit ?
Non. L'audit couvre un projet dbt sur BigQuery seul, un projet LookML seul, ou les deux. Le prix de départ est le même ; le devis précise ce qu'il couvre.
Que comprend le prix de départ ?
3 900 € HT couvrent un projet dans les limites indiquées : un dépôt, cinq jours, rapport, correctifs et vidéo. Au-delà, le devis détaille le supplément avant tout démarrage.
Faut-il un appel ?
Non, et il n'y en a pas à réserver. Brief, questions, transfert et suivi sont écrits, avec des enregistrements vidéo quand un écran en dit plus qu'un texte. Neuravoid ne fait pas d'appels : c'est ce qui permet de tenir cinq jours à prix fixe.
Que se passe-t-il après l'audit ?
Vous fusionnez les correctifs et appliquez le plan 30 jours vous-même, ou vous prenez l'abonnement analytics engineering et Neuravoid s'en charge. Aucune obligation.
Travaillez-vous sur d'autres entrepôts que BigQuery ?
Oui pour Snowflake et PostgreSQL derrière Looker ou dbt. Le cœur de l'audit (LookML, modèles dbt, tests) ne dépend pas de l'entrepôt ; l'analyse des coûts, elle, est spécifique à BigQuery.
Implémentations de référence
Le code qu'on peut lire avant de nous écrire.
Trois stacks complètes, publiques, construites comme pour un client : dbt sur BigQuery, LookML, tableau de bord, linter et intégration continue. Une par secteur.
E-commerce
Marge, panier moyen, réachat, un seul chiffre d'affaires. Dataset public thelook_ecommerce, 13 métriques, 3 explores.
Santé
Réadmissions à 30 jours, durée de séjour, maladies chroniques, protection des champs patients. Données Medicare synthétiques au format OMOP, 17 métriques.
Fintech
Volume de paiement, chargebacks, churn, encours et impayés. Données synthétiques générées, historisation clients, 56 métriques, 134 tests.
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