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データ変換を効率よく開発・運用できる
「dbt（ディービーティ）」

dbtは、Amazon RedshiftやBigQuery、Snowflakeなどのクラウド型データウェアハウス（DWH）におけるデータ変換に特化したツールです。シンプルなSQL文による操作、データモデル依存関係などの可視化、データ変換処理のバージョン管理、テストと実行スケジューリングなど、クラウドDWH上でのデータ変換処理をより高速かつ高品質に行えるようにする、さまざまな機能を提供しています。

dbtの特長

SQLで開発できる

dbtでは、データ変換の定義を行うために、CREATE TABLEやALTER VIEWなどのDDLを使用する必要はありません。SQL以外のプログラミング言語を覚える必要もなく、データアナリストやデータエンジニアが使い慣れたSQL SELECT句を使用してデータモデルを作成します。
データに対するテストができる

従来のデータ変換プロセスでは、データに対するテストを行うためにテスト用のプログラムを実行したり、BIツールで結果を目視していました。dbtではnot nullや参照整合性などのテストを自動実行できます。データに対するテストを手動で行うのではなく、アプリケーション開発におけるCI/CD（継続的インティグレーション／継続的デリバリー）の手法を取り入れることができます。
ドキュメントを自動生成できる

定義したデータモデルの依存関係やデータの定義がわかるドキュメントを自動生成できます。このドキュメントをデータカタログとして利用することもできます。

クラスメソッドがdbt導入を支援します

dbtはSnowflakeなどのクラウドDWHに対して処理を実行するサービスですが、日々蓄積されるデータに対して継続的にデータ変換を行うにはスケジュール実行する必要があります。データパイプラインサービス「Fivetran」と組み合わせると、スケジュール実行だけではなく、データ同期終了をイベントトリガーとしてdbtによるデータ変換・テスト処理を継続的に実施することができます。
クラスメソッドはSnowflake、Fivetran等のデータ分析基盤の豊富な導入実績があります。dbtと各サービスの連携を検討の際はぜひご相談ください。