業界標準のモダンなデータ開発プロセス

dbtは ELT(抽出、読み込み、変換)プロセスにおけるデータ変換を効率化し、エラーを削減。 モダンなデータ開発環境で、チームの生産性を最大化します。

さまざまな先進的企業で選ばれるdbt

Affirm
Nasdaq
Canva
Duolingo
TaskRabbit
GitLab
Hubspot
jetBlue
Air New Zealand
Thermo Fisher Scientific
Conde Nast
Vestas
Altis Consulting
Domain
New Relic
Anheuser-Busch Group
Hotelbeds
CHG Healthcare
Talkdesk
Virgin Media

dbtとは?

dbtは、データウェアハウス(DWH)内の複雑な生データを、ビジネスに最適化された「信頼性の高いデータモデル」へと効率的に変換する、モダン・データトランスフォーメーションプラットフォームです。

従来のデータ開発は、複雑なSQLや属人化したスクリプトによりブラックボックス化し、開発サイクルの停滞を招いていました。dbtは、バージョン管理や自動テストといったソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスをデータ変換プロセスに導入。

ワークフローを標準化し、専門性を問わず誰もがデータ開発・分析に参加できる環境を提供することで、組織全体のデータ民主化と迅速な意思決定を実現します。

Infinity loop diagram illustrating the Analytics Development Lifecycle (ADLC), showing key stages from develop and test to deploy, plan, analyze, operate, observe, and discover.

モダンなデータ開発プロセスがもたらす「5つの変化」

共同開発の加速

共通言語や標準がないことによる属人化を解消します。 Git連携によるバージョン管理を標準化することで、複数人での開発やナレッジ共有を安全かつスムーズに行える環境を実現します。

プロセスの可視化

データリネージによりロジックの流れを自動ドキュメント化。 DWH内を100%可視化することで、変更履歴やデータフローの把握を容易にし、トラブル対応の工数を大幅に削減します。

確実な再現性

宣言的SQLとデータモデリングのコードによる管理(IaC)で結果を統一。 環境に左右されず、いつでも同じ結果を確実に再現できる信頼性の高いデータ基盤を構築します。

品質の仕組み化

dbt test + CI/CDで自動テスト、レビューを仕組み化し、品質を自動担保することで、バグや不整合が本番環境へ混入するリスクを最小限に抑えます。

運用の最適化

必要な処理だけを高速に再ビルドする「SAO」で、運用を自動化・高速化。依存関係に基づき、更新が必要な箇所のみを効率的に実行することで、属人化を解消し、DWHコスト削減と開発スピード向上を両立します。

dbtのエキスパートに相談

dbtのエキスパートがご質問に直接お答えします。dbt platformがどのように機能するのか、なぜ業界スタンダードなのか、どのようにお客様に貢献できるかを、ライブデモでご説明します。

お客様の声

  • dbtは、私たちにとって大きなブレイクスルーをもたらしてくれました。 強固な土台があることで、実現できる可能性は無限に広がります。私たちが事業をスケールさせ続ける中で、dbtはデータ戦略の中核として機能し続けるでしょう。

    Luis Noguera Head of Analytics @Yummy

  • 中央集権型のデータチームは、あらゆるデータ関連のリクエストを引き受ける『万能窓口』になりがちです。インフラ、ビジネスロジック、データ品質の問題まで、すべてを抱え込むことで、結果として自分たちがボトルネックになっていました。 私たちのチームだけでは、会社の成長スピードに合わせたスケールが追いつかなかったのです。 しかし、dbt platformを導入したことで、データ管理を分散化するモデルへの移行が可能になりました。これにより、組織全体のスピードが劇的に向上しています

    Ben Singleton Director of Data Science & Analytics @JetBlue

  • 拡張性が高く、バージョン管理ツールともスムーズに連携できるソリューションを求めているなら、dbt platformが最良の選択肢です。 以前はSQLをJiraのチケットでやり取りしており、まさにカオスでした。しかし今では、すべてが一箇所に集約されています。透明性が高まり、可視化も劇的に進みました。 dbtの導入によってデータ品質が向上しただけでなく、安全な共同開発も可能になりました

    Ramon Marrero Senior Head of Data & ML Operations @Dish Digital Solutions

    よくある質問