dbtとは？

業界標準のモダンなデータ開発プロセス

dbtは、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分析業務に取り入れることで、データ活用を「共有可能で、拡張性のある取り組み」へと進化させます。

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dbtが選ばれる理由

生データを、信頼できるデータプロダクトへ

分析・業務からAI活用までを支える、保守性の高いデータプロダクトを構築できます。

クラウド環境に最適

データを移動・複製することなく、クラウド上でそのままデータ変換が可能です。

モジュール設計

処理を小さく分けて管理できるため、修正や再利用が簡単です。

チームで効率的な共同開発

定義を一元管理し、チーム全体で安全かつスムーズに開発できる環境を実現します。

データ変換にエンジニアリングのベストプラクティスを

dbtは、自動テスト・バージョン管理・ドキュメント化などの ソフトウェア開発の手法をデータ変換プロセスに取り入れています。 これにより、データチームは安心して開発を進めることができます。

コードでデータ変換を定義

ビジネスロジックを反映したSQL（SELECT文）を記述することで、 保守・運用しやすいデータモデルを構築できます。

Diagram showing a dbt model definition using a ref function to query the stg_jaffle_shop_customers model, transforming customer data for use in product_analytics.

dbtで、データ活用を次のステージへ

コラボレーション、テスト、デプロイ、拡張まで、 分析ワークフローをより速く、効率的に実現できます。

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さまざまな先進的企業で選ばれるdbt

Thermo Fisher Scientific
Nasdaq
jetBlue
Anheuser-Busch Group
Virgin Media
Hubspot
Conde Nast
Vestas

  • dbtを使うことで、正しい方法でデータモデリングでき、エラーを削減できます。

    James Densmore氏 データインフラストラクチャー・ディレクター

    ケーススタディを読む（英語）

  • dbtとSnowflakeによる新しいワークフローの改善は、 データに対する当社のアプローチ全体を見直し、JetBlueのアナリストが構築する新たな戦略基盤の確立に大きく貢献しました。

    Benjamin Singleton氏 データサイエンス&アナリティクス・ディレクター

    ケーススタディを読む（英語）

  • dbt Cloudの組み込みテスト、シンプルなジョブ管理、容易なデプロイ機能により、 データ基盤の構築に時間をかけることなく、ビジネス課題への対応に集中できるようになりました。

    Rebecca Funk氏 ITビジネスパートナー

    ケーススタディを読む（英語）
    シームレスな連携

    主要なデータスタックに幅広く対応

    BigQuery

    BigQuery

    Databricks

    Databricks

    Fabric

    Fabric

    Fivetran

    Fivetran

    Redshift

    Redshift

    Snowflake

    Snowflake

    導入企業に学ぶdbtの活用事例

    さまざまな業界の企業が、dbtを活用して、データ変換をより迅速に、低コストで、確実に実現している事例をご紹介します。