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Lightdash est la plateforme BI pensée d’abord pour l’IA conçue pour les équipes data modernes. Elle allie l’ouverture de dbt aux performances de ClickHouse. En connectant ClickHouse à Lightdash, les équipes bénéficient d’une expérience de self-serve analytics alimentée par l’IA et ancrée dans leur couche sémantique dbt, de sorte que chaque question trouve une réponse fondée sur des métriques cohérentes et gouvernées. Les développeurs apprécient Lightdash pour son architecture ouverte, ses modèles YAML versionnés et ses intégrations qui s’intègrent directement à leur workflow, de GitHub à l’IDE. Ce partenariat réunit la vitesse de ClickHouse et l’expérience développeur de Lightdash, ce qui facilite plus que jamais l’exploration, la visualisation et l’automatisation des insights grâce à l’IA.

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Créez un tableau de bord interactif avec Lightdash et ClickHouse

Dans ce guide, vous découvrirez comment Lightdash se connecte à ClickHouse pour explorer vos modèles dbt et créer des tableaux de bord interactifs. L’exemple ci-dessous montre un tableau de bord abouti, alimenté par des données issues de ClickHouse.
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Rassemblez les informations de connexion

Lorsque vous configurez la connexion entre Lightdash et ClickHouse, vous aurez besoin des informations suivantes :
  • Hôte : L’adresse à laquelle votre base de données ClickHouse est accessible
  • Utilisateur : Le nom d’utilisateur de votre base de données ClickHouse
  • Mot de passe : Le mot de passe de votre base de données ClickHouse
  • Nom de la base de données : Le nom de votre base de données ClickHouse
  • Schéma : Le schéma par défaut utilisé par dbt pour compiler et exécuter votre projet (à trouver dans votre profiles.yml)
  • Port : Le port de l’interface HTTPS de ClickHouse (par défaut : 8443)
  • Sécurisé : Activez cette option pour utiliser HTTPS/SSL pour des connexions sécurisées
  • Réessais : Le nombre de fois que Lightdash relance les requêtes ClickHouse ayant échoué (par défaut : 3)
  • Début de la semaine : Choisissez le jour de début de votre semaine de reporting ; par défaut, il correspond au paramètre défini pour votre warehouse
Pour vous connecter à ClickHouse via HTTP(S), vous avez besoin des informations suivantes :
Paramètre(s)Description
HOST and PORTEn général, le port est 8443 lors de l’utilisation de TLS, ou 8123 sans TLS.
DATABASE NAMEPar défaut, une base de données nommée default est disponible ; utilisez le nom de la base de données à laquelle vous voulez vous connecter.
USERNAME and PASSWORDPar défaut, le nom d’utilisateur est default. Utilisez le nom d’utilisateur adapté à votre cas d’usage.
Les informations de votre service ClickHouse Cloud sont disponibles dans la console ClickHouse Cloud. Sélectionnez un service, puis cliquez sur Connect :Choisissez HTTPS. Les détails de connexion s’affichent dans un exemple de commande curl.Si vous utilisez ClickHouse autogéré, les détails de connexion sont définis par votre administrateur ClickHouse.
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Configurez votre profil dbt pour ClickHouse

Dans Lightdash, les connexions s’appuient sur votre projet dbt existant. Pour connecter ClickHouse, assurez-vous que votre fichier local ~/.dbt/profiles.yml contient une configuration cible ClickHouse valide.Par exemple :
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Créer un projet Lightdash connecté à ClickHouse

Une fois votre profil dbt configuré pour ClickHouse, vous devrez également connecter votre projet dbt à Lightdash.Comme ce processus est identique pour tous les entrepôts de données, nous n’entrerons pas dans les détails ici — vous pouvez suivre le guide officiel de Lightdash pour importer un projet dbt :Importer un projet dbt → Documentation LightdashAprès avoir connecté votre projet dbt, Lightdash détectera automatiquement votre configuration ClickHouse à partir du fichier profiles.yml. Une fois le test de connexion validé, vous pourrez commencer à explorer vos modèles dbt et à créer des tableaux de bord propulsés par ClickHouse.
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Explorez vos données ClickHouse dans Lightdash

Une fois connecté, Lightdash synchronise automatiquement vos modèles dbt et met à votre disposition :
  • Dimensions et mesures définies en YAML
  • La logique de la couche sémantique, comme les métriques, les jointures et les explores
  • Des tableaux de bord alimentés par des requêtes ClickHouse en temps réel
Vous pouvez désormais créer des tableaux de bord, partager des analyses et même utiliser Ask AI pour générer des visualisations directement depuis ClickHouse — sans écrire de SQL manuellement.
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Définir les métriques et les dimensions dans Lightdash

Dans Lightdash, toutes les métriques et dimensions sont définies directement dans les fichiers .yml de vos modèles dbt. Votre logique métier est ainsi gérée par version, cohérente et entièrement transparente.
Les définir en YAML garantit que votre équipe utilise les mêmes définitions dans tous les dashboards et toutes les analyses. Par exemple, vous pouvez créer des métriques réutilisables comme total_order_count, total_revenue ou avg_order_value directement à côté de vos modèles dbt, sans avoir à les dupliquer dans l’UI.Pour en savoir plus sur leur définition, consultez les guides Lightdash suivants :
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Interrogez vos données à partir des tables

Une fois votre projet dbt connecté et synchronisé avec Lightdash, vous pouvez commencer à explorer les données directement depuis vos tables (ou « explores »). Chaque table représente un modèle dbt et inclut les métriques et dimensions que vous avez définies dans le YAML.La page Explore se compose de cinq zones principales :
  1. Dimensions and Metrics — tous les champs disponibles dans la table sélectionnée
  2. Filters — restreignent les données renvoyées par votre requête
  3. Chart — visualisez le résultat de votre requête
  4. Results — affichez les données brutes renvoyées par votre base de données ClickHouse
  5. SQL — examinez la requête SQL générée à l’origine de vos résultats
À partir de là, vous pouvez créer et ajuster des requêtes de manière interactive : glisser-déposer des champs, ajouter des filtres et passer d’un type de visualisation à un autre, comme des tables, des histogrammes ou des séries temporelles.Pour en savoir plus sur les explores et sur la façon d’interroger vos tables, consultez : Introduction aux tables et à la page Explore → Documentation Lightdash
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Créer des dashboards

Une fois que vous avez exploré vos données et enregistré des visualisations, vous pouvez les regrouper dans des dashboards à partager avec votre équipe.Les dashboards dans Lightdash sont entièrement interactifs : vous pouvez appliquer des filtres, ajouter des onglets et afficher des graphiques alimentés par des requêtes ClickHouse en temps réel.Vous pouvez également créer de nouveaux graphiques directement depuis un dashboard, ce qui vous aide à garder vos projets organisés et sans encombrement. Les graphiques créés de cette manière sont propres à ce dashboard : ils ne peuvent pas être réutilisés ailleurs dans le projet.Pour créer un graphique propre à un dashboard :
  1. Cliquez sur Add tile
  2. Sélectionnez New chart
  3. Créez votre visualisation dans le chart builder
  4. Enregistrez-la : elle apparaîtra en bas de votre dashboard
Pour en savoir plus sur la création et l’organisation des dashboards, consultez : Créer des dashboards → Documentation Lightdash
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Ask AI : analyse en libre-service propulsée par dbt

Les Agents IA de Lightdash rendent l’exploration des données véritablement en libre-service. Au lieu d’écrire des requêtes, vous pouvez simplement poser des questions en langage naturel — comme « Quelle a été la croissance mensuelle de notre chiffre d’affaires ? » — et l’Agent IA génère automatiquement la visualisation appropriée, en s’appuyant sur les métriques et les modèles définis dans dbt pour garantir exactitude et cohérence.Le tout repose sur la même couche sémantique que celle que vous utilisez dans dbt, ce qui signifie que chaque réponse reste gouvernée, explicable et rapide — avec ClickHouse en arrière-plan.
Pour en savoir plus sur les Agents IA, consultez : AI Agents → Documentation Lightdash

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En savoir plus

Pour en savoir plus sur la connexion de projets dbt à Lightdash, consultez la documentation Lightdash → configuration de ClickHouse.
Dernière modification le 29 juin 2026