dbt導入によるデータマート整備 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
dbtで見やすいER図を生成する - yasuhisa's blog
背景: dbtを使っていてもER図は欲しい! どうやってER図を生成するか どうやってER図を見やすくするか まとめ 背景: dbtを使っていてもER図は欲しい! dbtはモデル間のリネージなど可視化が得意なツールではありますが、万能なわけではありません。モデルの生成過程などはリネージで担保できますが、分析時に「どれとどのモデルがJOINできて、JOINする際のキーはこれを使って」というER図で扱うような可視化はディフォルトではできません。 DWHを作っている側からすると「このテーブルはあの辺のテーブルと一緒に使うと便利で、いつもあのキーでJOINして」というのが頭の中に入っていることが多いため、ER図がなくてもどうにかなることも多いでしょう。しかし、分析に慣れていない人や分析に慣れている人であっても、普段と異なるドメインのテーブルを触るときはER図が提供してくれる情報は有用です。ちなみに
dbt-unit-testing を使ってモデルのロジックテストを実装する
dbt のテストというとデータそのものの品質などをテストするのが主な目的で、モデルのロジックそのものをテストするにはあまり適していなかったりします。 ロジックテストを良しなにできないか調査したところ dbt-unit-testing というパッケージが良さげだな～と思ったので今回はこちらを触ってみます。 TL;DR dbt-unit-testing はモデルのロジックテストに使えるパッケージ 依存モデルにモックデータを仕込むことができる モックデータは select 文または表形式で定義可能 テスト結果が表形式でわかりやすい モデルの結合テストにも対応 使ってみる dbt のサンプルプロジェクトを使ってユニットテストを実装してみます。 初期設定 packages.yml に以下を追記し、dbt deps を実行します。 packages: - git: "https://github.co
【連載】データ分析基盤をdbt・Snowflakeに移行する【設計・実装編】 - Algoage Tech Blog
こんにちは、Ops-dataチームの上村(@contradiction29) です。以前、弊社内で運用されているデータ分析基盤を移行するにあたり、設計の方針を練る記事を投稿しました。 tech.algoage.dmm.com 今回はその続きとして、移行プロジェクトの実際の進行に焦点を当てて記事を書いていきたいと思います。 はじめに これまでのあらすじ：運用していく中でつらみがたまってきた弊社のデータ分析基盤。開発しづらいし、運用もつらいし、何よりこのまま運用を続ければ確実に停止してしてしまう。End of Service Life (EOSL) は目前に迫っています。移行するしかない状況です。 とはいっても、単純に移行するだけでは、現場のアナリストやエンジニア、社内ユーザー、そしてその先にあるクライアントのニーズに応え、事業価値に貢献することはできません。真の「価値」に貢献するためには「思
"How we structure our dbt projects"を読む
概要 dbt style guideを読んでいたら、このポストを参照していて、とても内容が濃かったので別でまとめました 同僚に読んでもらうために、僕なりに翻訳、噛み砕いたものなのとなっています 原文と若干ニュアンスが違うかもしれません、Single Source of Truthの精神でぜひ原文も読んでみてください tenajimaの感想 dbtのプロジェクトをどのように構築していくべきか学ぶ中で、データをどのように捉えるべきか(dimensionとfactなど)も同時に学べてすごく良かった 僕も型として「このパターンはこのようにプロジェクトを作っていく」というのを何個か持てるようになりたい How we structure our dbt projects 前提としてここで示す方法は、dbtとしてはベストだと思うが、自分自身のプロジェクトにとって最適かどうかは自分で判断してね(より深くデ
dbt 入門
dbt（data build tool）というアナリティクスエンジニアがデータ変換をデータウェアハウス（DW）でかんたんに行うためのツールについての本です。 dbt はいわゆる ELT（Extract, Load, Transform）の T を担当するツールで、データがすでに DW にロードされてる状況で使います。 いわゆるモダンデータスタック（MDS）を構成する技術スタックの一部に挙げられることが多くなってきています。 また dbt はアドホックなコードでカオスに陥ってしまいがちなアナリティクスエンジニアが、バージョン管理や CI などのメリットを享受しソフトウェアエンジニアのように働くための一助にもなり得るツールです。
モデルについて考えてみた話 | ikuty.com
dbt Fundamentalsの「Models」のセクションについて、理解した内容を言葉にしてみた。 かなりの部分で感想を織り交ぜてみた。この記事は前回の記事(以下)の続き。 サーバーサイドエンジニアのデータベースエンジニア寄りの枠ぐらいの認識しかないと、 データエンジニアリングの尖った部分に永遠に近づけないという感触がある。 サーバーサイドエンジニアの入口から入った場合はちゃんとチェンジしないといけないな。 dbtが公式で「データエンジニアリングの用語と 実践的なコンテンツというよりは、概念の理解を優先した入門用のコンテンツであって、 これでモノを作れることはないと思うし、資格対策には不足していると思う。 動画の講師の方は自己紹介で教師のバックグラウンドがあると話されている。 個人的にはUdemyの類似品より構成と英語の発音がわかりやすいと感じる。 クエリをバラして理解しやすいようにし
The 5 essential data quality checks in analytics | dbt Labs
We’ve talked about the core data quality dimensions and how to think about them with intentionality. We’ve explained how to put those in a framework that is guided by your business. Let’s use this page to talk about the actual foundational data quality checks you should be running on your data, and how dbt Cloud can help make these tests simpler and automated. We’ll cover the concepts of: uniquene
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Why use both LookML and ELT tools in your data analytics stack | Google Cloud Blog
DWHにおけるデータモデリングで大事にしている考え方 
Using Redshift’s late binding views with dbt
2022/12/14 ちゅらコラボ登壇資料