支援例
dbt を活用した Snowflake ELT 整備
業種: ELT
背景
SQL変換処理が個別管理され、変更履歴、テスト、依存関係の把握が難しい状態でした。Snowflake上のELTをdbtで管理し、品質と変更管理を高める必要がありました。
課題
SQL変換処理が属人化し、テストや変更管理が十分に整備されていませんでした。
想定スコープ
- 既存SQL、変換処理、マート作成、テスト、リリース運用をdbt管理対象に設定。
- staging、intermediate、martのレイヤ設計と依存関係管理を含める。
- Git管理、レビュー、実行ジョブ、ドキュメント生成までを検討。
支援内容
dbt のモデル構成、命名規約、テスト、依存関係、リリース運用の設計を支援しました。
技術ポイント
- dbtのmodel、source、test、macro、documentationを活用し、変換処理をコード管理しました。
- staging、intermediate、martのレイヤを分け、依存関係を見える化しました。
- not null、unique、referential integrityなどのテストを組み込み、データ品質を継続確認できる形にしました。
進め方
- 既存SQLを棚卸しし、共通ロジック、重複処理、業務マートを分類しました。
- 代表処理をdbtモデルへ移行し、テスト、ドキュメント、実行手順を検証しました。
- Git運用、レビュー、リリース、ジョブ実行のルールを整理しました。
成果物
- dbtプロジェクト構成案。
- モデル命名規約、source定義、テスト方針。
- 代表SQLのdbt化サンプル、リリース運用手順。
リスクと対策
- 既存SQLをそのまま移すだけにならないよう、共通処理と業務ロジックを分離。
- 品質チェック漏れを防ぐため、not null、unique、参照整合性テストを標準化。
- 変更影響を追えるよう、モデル依存関係とレビュー手順をGit運用に組み込む。
使用技術
成果
変換処理の品質と変更管理を両立しやすい ELT 運用の形を整えました。
- SQL変換処理の属人性を下げ、変更履歴とレビューを追跡しやすくなりました。
- データ品質テストをパイプラインに組み込み、問題を早期に検知できる設計になりました。
- Snowflake上のELT開発をチームで運用するための標準形を整えました。
次フェーズ
- 主要マートからdbtモデル化を開始。
- CIでのdbt test実行を導入。
- dbt docsを活用したデータ定義共有を展開。