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2022年2月22日(火)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　米dbt Labsの「dbt」（図1）は、Amazon RedshiftやBigQuery、Snowflakeなどのクラウド型データウェアハウス（DWH）を対象に、DWH上のデータを分析用に変換するツールである。一般的なETL（抽出/変換/集約）の流れではなく、データ変換前にDWHにデータを集約するELT（抽出/集約/変換）の使い方を前提に、DWH上でのデータ変換処理を効率よく行えるとしている。

図1：「dbt」の概要（出典：クラスメソッド）
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　初歩的なSQLさえ知っていれば、だれでも簡単にデータ変換処理を作れる。具体的には、SELECT文さえ記述すれば、クエリーで取得した結果を、そのままテーブルやビューとして生成できる。作成したデータ変換処理のバージョン管理（Git）や、変換後のデータの品質管理（自動テスト）など、データ変換処理を効率よく作成するための機能を盛り込んでいる。

　クラスメソッドによると、dbtはデータ変換界隈で話題になっており、日本のコミュニティ（dbt Tokyo User Group）には既に100人弱が参加しているという。

　販売の背景として同社は、Amazon RedshiftやBigQuery、SnowflakeなどのクラウドDWHにデータを格納しただけでは適切なデータ分析が行えず、用途に応じたデータ整備が必要になることを挙げる。「しかし、用途に応じて多くのテーブルを作り分けたり、テーブル生成処理の実行環境を整えたりすることは手間がかかる。クラウドDWH用のデータ変換ツールは、こうした課題を解消する」（同社）。