データの全体像を把握

dbt Explorerは、ユーザーがデータソースからレポートまでの全体のデータの流れを、途中のデータ品質チェックや問題点を含めて、開発者に確認しに行く必要なく理解できるようにします。パフォーマンス機能により、チームはモデル構築の所要時間を時間単位で分析する時間を大幅に短縮（場合によっては数日分）でき、ジョブオーケストレーションやスケジューリングに関する適切な判断を下すことができました。

Robert Goodman氏 エンタープライズデータ分析のリード開発者 at Lennar

dbt Explorerのカラムレベルのリネージは、根本原因分析と影響範囲の分析を効率化します。従来のようにリネージグラフ内でカラムを前後に追跡する手間を省き、上下流のフローを簡単に追跡できるようになりました。これにより、問題のトラブルシューティングを迅速に行え、データモデルの変更可能性に関するより正確な理解を得ることができます。

Katie Claiborne氏 スタッフ アナリティクス エンジニア at Cityblock Health

dbt Explorerの自動露出機能を使えば、宝探しから宝の地図を手に入れたようなものです。ネイティブのTableau統合と自動生成されるデータの流れ追跡機能により、数百のダッシュボードにわたる影響分析をスムーズに行うことができます！

Rahavan Raman氏 Director - Data Engineering & Analytics at Zscaler

dbt Cloud のモデルクエリ履歴機能を活用することで、最適化のアプローチが変革しました。この機能により、SQL 実行に関する深い洞察を得、パフォーマンスのボトルネックを特定し、自信を持ってデータモデルを強化することができます。この機能が今後のロードマップでどのように進化していくのか、とても楽しみです。

Gary How氏 データおよびアナリティクスアーキテクト at Kenvue

dbt Explorerは、当社のデータモデリングと分析プロセスを大幅に向上させる上で重要な役割を果たしました。プロジェクトのデータ品質とdbtのベストプラクティスへの準拠に関する貴重な洞察を得ることができました。これらは、コードの改善すべきポイントを特定するだけでなく、ドキュメント作成の practices を大幅に改善するにも役立ちました。データ品質の割合において大幅な向上を実現し、ブロンズ/シルバー層でのデータエラーを効果的に軽減し、エンドユーザー向けのデータ品質の基準を向上させました。dbt Explorerは、分析ワークフローの卓越性を追求するデータ駆動型組織にとって不可欠なパートナーです。

Shravan Banda氏 ソリューションアーキテクト at World Bank