# Dagster

Selon la télémétrie OpenAITools.app vérifiée le 2026-11-11, Dagster (dagster.io) est une plateforme d'IA indexée sous Outils de développement IA générant 105,56 k visites mensuelles avec un delta de trafic mensuel de -24 k (-18,5 %). Son marché géographique principal est Chine (19,6 % de part de trafic), et elle fonctionne selon un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande. Les principales alternatives concurrentes par volume mensuel incluent Flyte (10,6 k visites/mois), n8n (4,52 M visites/mois), Zapier (5,07 M visites/mois).

Orchestration de données native IA pour des pipelines fiables

## Télémétrie et spécifications clés

| Métrique | Valeur |
| :--- | :--- |
| Nom de l'outil | Dagster |
| Identifiant | dagster |
| Status | active |
| Origin | open_source |
| Maintenance | active |
| Domaine officiel | dagster.io |
| URL du site web | https://www.dagster.io |
| Catégories | Outils de développement IA, AI Workflow, IA pour l'analyse de données, Outils de productivité IA |
| Modèle tarifaire | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 105 563 |
| Variation du trafic mensuel | -24 000 |
| Taux de croissance mensuel | -18,5 % |
| Marché principal | Chine |
| Part de marché | 19,6 % |
| Visites directes | 25 739 |
| Visites de recherche organique | — |
| Visites sociales | — |
| Visites par référencement | 9 934 |
| Visites par e-mail | 606 |
| Score d'avis | 4,4 |
| Nombre d'enregistrements | 0 |
| Plateformes prises en charge | Site web |
| Plateformes de facturation |  |
| Attributs | Tarification: Essai gratuit; Tarification: Payant; Tarification: Tarifs sur demande; Fonctionnalités: Site web |
| Étiquettes | Orchestration de données, Pipeline de données, Pipelines IA, Pipelines de machine learning, Catalogue de données, Traçabilité des données, Observabilité des données, Qualité des données, ETL/ELT, Natif cloud, Programmation déclarative, Tests de données, Framework basé sur les actifs, Modernisation des données, Produits de données, Analyse des coûts |

## Aperçu

Dagster aborde l'orchestration par le côté du résultat. Au lieu de définir un pipeline comme une séquence de tâches qui réussissent ou échouent, vous déclarez les actifs de données à produire et leurs dépendances. Dagster gère alors la planification, les backfills, les partitions et les reprises et, comme il sait quel actif chaque exécution a touché, il peut indiquer automatiquement quelles données en aval sont affectées en cas d'incident. C'est ce graphe d'actifs qui produit lignée et vues de santé des données sans ajouter un produit de catalogue séparé.

La plateforme couvre toute la boucle DataOps. L'orchestration exécute des pipelines basés sur les actifs à travers dbt, Snowflake, Fivetran, Spark, Python et d'autres outils ; l'observabilité expose lignée, fraîcheur, dépendances et échecs sur tout le stack ; et Dagster AI transforme ce contexte accumulé en diagnostics et en actions. Pour les organisations qui exploitent des agents de données, une couche Compass permet de bâtir des agents gouvernés sur des flux de travail fiables. Le déploiement est flexible : Dagster+ managé dans le cloud, hybride avec le calcul dans votre infrastructure et le plan de contrôle hébergé, ou open source entièrement auto-hébergé.

Le positionnement de Dagster face à Apache Airflow repose sur cette philosophie centrée sur les actifs : Airflow vous dit qu'un job a échoué, Dagster vise à vous dire quel actif a cassé, pourquoi et ce qui en dépend. Le projet a été développé par Dagster Labs et fait désormais partie de Prefect, qui s'est engagé à poursuivre la plateforme ; le cœur open source reste disponible sur GitHub.

## Tarifs et offres

Freemium et open source. Le framework d'orchestration central est gratuit et auto-hébergeable sous licence open source, et Dagster+ propose un palier d'entrée gratuit. Les offres payantes pour équipes et entreprises évoluent avec l'usage, tandis que les déploiements entreprise — branch deployments, calcul hybride, gouvernance et SSO — sont chiffrés via le service commercial.

## Fonctionnalités clés et capacités

- **Orchestration centrée sur les actifs:** Déclarez vos pipelines par les actifs de données à produire et leurs dépendances ; la plateforme gère planification, partitions, backfills et reprises.
- **Lignée et santé des données intégrées:** Chaque exécution génère lignée, fraîcheur et signaux de qualité, rendant visible la portée d'un incident sans outil de catalogue supplémentaire.
- **Dagster AI et Compass:** Exploite le contexte opérationnel — actifs, exécutions, lignée, historique d'échecs — pour diagnostiquer les problèmes et bâtir des agents de données gouvernés.
- **Intégrations natives dbt, Snowflake et Fivetran:** Traite les modèles dbt, actifs Snowflake et sources Fivetran comme des intégrations de premier plan, sans code de collage maison.
- **Modes de déploiement flexibles:** Choisissez Dagster+ managé, un déploiement hybride avec le calcul dans votre infrastructure, ou l'open source entièrement auto-hébergé.

## Cas d'usage principaux

- **Migrer des pipelines basés sur les tâches vers le modèle d'actifs (Ingénieur plateforme data):** Convertissez les planifications Airflow ou par scripts existantes en définitions d'actifs et gagnez lignée automatique, backfill par partition et analyse d'impact des incidents.
- **Orchestrer dbt et l'entrepôt de données de façon unifiée (Équipe analytics engineering):** Orchestrez, surveillez et cataloguez vos modèles dbt et actifs Snowflake existants dans Dagster pour une vue opérationnelle unique, de l'ingestion à la diffusion.
- **Exploiter des pipelines ML et IA fiables (Équipe plateforme ML):** Gérez les dépendances de features et de données d'entraînement comme des actifs, afin que fraîcheur et qualité des entrées soient observables avant l'entraînement.
- **Répondre aux exigences de localisation des données (Secteurs réglementés):** Adoptez le déploiement hybride pour exécuter le calcul dans votre cloud, sur site ou en hybride pendant que Dagster gère le plan de contrôle, sans réarchitecturer le stack pour la conformité.

## Forces

- Le modèle d'actifs produit lignée et analyse d'impact sans catalogue supplémentaire
- Des intégrations natives, et non rapportées, avec dbt, Snowflake, Fivetran et d'autres
- Le cœur open source est auto-hébergeable, ce qui évite l'enfermement propriétaire, avec une option managée
- Le déploiement hybride garde le calcul dans votre infrastructure et facilite conformité et localisation des données

## Limites

- La pensée par actifs impose une courbe d'apprentissage aux équipes habituées aux planificateurs de tâches comme Airflow
- Une partie des fonctions de gouvernance et de passage à l'échelle reste réservée aux paliers entreprise payants
- Le produit fait désormais partie de Prefect, ce qui ajoute une incertitude sur la feuille de route et l'intégration de marque

## Questions fréquentes

### Quelle différence entre Dagster et Apache Airflow ?
Dagster est centré sur les actifs, Airflow sur les tâches. Dans Airflow, un pipeline est une suite de tâches ; dans Dagster, il est défini par les actifs de données produits. Dagster suit donc la lignée automatiquement, expose la santé des données et donne la portée complète d'un incident avant qu'il n'atteigne l'aval.

### Dagster est-il toujours en activité ?
Oui. Le site fonctionne normalement et la plateforme continue d'être vendue et mise à jour activement. Elle fait désormais partie de Prefect, mais le cœur open source reste sur GitHub et Dagster+ comme Dagster AI sont disponibles.

### Peut-il tourner dans ma propre infrastructure ?
Oui. Dagster prend en charge le déploiement hybride : le calcul s'exécute dans votre cloud, sur site ou en hybride tandis que Dagster gère le plan de contrôle, ce qui répond aux exigences de conformité et de localisation sans refondre tout le stack.

### dbt, Snowflake et Fivetran sont-ils pris en charge ?
Oui. Dagster propose des intégrations natives de premier plan avec dbt, Snowflake et Fivetran : les modèles dbt et actifs Snowflake existants sont orchestrés, surveillés et catalogués sans code de collage.

### Quel est le trafic mensuel et la tendance de croissance de Dagster ?
Dagster reçoit actuellement 105,56 k visites mensuelles, avec une variation de trafic mensuelle de -24 k (taux de croissance de -18,5 %). Son marché source principal est Chine (19,6 % de part), dont 25,74 k visites directes/mois et — visites de recherche organique/mois.

### Dagster est-il gratuit ? Quel est son modèle tarifaire ?
Dagster fonctionne selon un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande. Freemium et open source. Le framework d'orchestration central est gratuit et auto-hébergeable sous licence open source, et Dagster+ propose un palier d'entrée gratuit. Les offres payantes pour équipes et entreprises évoluent avec l'usage, tandis que les déploiements entreprise — branch deployments, calcul hybride, gouvernance et SSO — sont chiffrés via le service commercial. Les plateformes de facturation et de paiement prises en charge incluent : non répertorié.

### Quelles sont les meilleures alternatives à Dagster en 2026 ?
Sur la base du trafic de catégorie et de l'adéquation des fonctionnalités sur OpenAITools.app, les cinq principales alternatives à Dagster sont : 1. Flyte (10,6 k visites/mois); 2. n8n (4,52 M visites/mois); 3. Zapier (5,07 M visites/mois); 4. Bruin (43,94 k visites/mois); 5. Airbyte (151,33 k visites/mois).

### Quelles plateformes et capacités d'IA principales Dagster prend-il en charge ?
Dagster est classé sous Outils de développement IA, AI Workflow, IA pour l'analyse de données, Outils de productivité IA, prend en charge les plateformes suivantes : Site web, et ses étiquettes de capacités principales incluent : Orchestration de données, Pipeline de données, Pipelines IA, Pipelines de machine learning, Catalogue de données, Traçabilité des données.

## Alternatives

| Nom de l'outil | Visites mensuelles | Modèle tarifaire | Comparer |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Flyte](https://openaitools.app/fr/tool/flyte-v1-3-0) | 10 600 | Gratuit | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-flyte-v1-3-0) |
| [n8n](https://openaitools.app/fr/tool/n8n) | 4 522 449 | Freemium | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-n8n) |
| [Zapier](https://openaitools.app/fr/tool/zapier-com) | 5 065 248 | Freemium, Essai gratuit, Payant | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-zapier-com) |
| [Bruin](https://openaitools.app/fr/tool/bruin) | 43 936 | Freemium, Tarifs sur demande | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/bruin-vs-dagster) |
| [Airbyte](https://openaitools.app/fr/tool/airbyte) | 151 332 | Freemium, Essai gratuit, Payant | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/airbyte-vs-dagster) |
| [Labelbox](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox) | 762 803 | Tarifs sur demande | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-labelbox) |
| [Dify](https://openaitools.app/fr/tool/dify-ai) | 819 691 | Freemium | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-dify-ai) |
| [Secoda](https://openaitools.app/fr/tool/secoda-ai) | 35 840 | Freemium, Essai gratuit, Tarifs sur demande | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-secoda-ai) |
| [Activepieces](https://openaitools.app/fr/tool/activepieces) | 258 553 | Freemium | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/activepieces-vs-dagster) |
| [Tines](https://openaitools.app/fr/tool/tines) | 273 260 | Freemium, Tarifs sur demande | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-tines) |
| [Convex](https://openaitools.app/fr/tool/convex) | 390 417 | Freemium, Payant | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/convex-vs-dagster) |
| [Sim AI](https://openaitools.app/fr/tool/sim-ai) | 140 953 | Freemium, Paid (per user/month), and Enterprise with custom pricing; self-hosting free under Apache 2.0 | [Comparer](https://openaitools.app/fr/compare/dagster-vs-sim-ai) |

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Source : https://openaitools.app/fr/tool/dagster