[レポート] クラスメソッドxメソドロジック共催：イチから始めるデータ活用！『dbt編』で登壇しました。 #dbt

アライアンス事業部 エンジニアグループ モダンデータスタック(MDS)チームのしんやです。

先日2024年03月28日(木)、クラスメソッド株式会社と株式会社メソドロジックの共催イベント『【毎週開催】メソドロジック社共催！イチから始めるデータ活用！8週連続ウェビナー』の第6回開催回である『dbt編』を開催し、dbt編の内容について登壇(発表)を行いました。

当エントリではその内容についてレポート致します。

目次

• イベント概要
• イベントレポート
  • イチから学ぶdbt
  • データ活用支援サービスのご紹介
  • 全体質疑応答
• まとめ

　

イベント概要

第1回目となる今回取り扱うテーマは『イチから学ぶdbt』です。

ちなみにプレスリリースで告知・紹介を行ったシリーズ開催内容は以下の通りとなっています。

• 1日目：2024年02月20日(火) イチから学ぶデータメッシュによるデータガバナンス
• 2日目：2024年02月28日(水) イチから学ぶSnowflake
• 3日目：2024年03月06日(水) イチから学ぶDatabricks
• 4日目：2024年03月13日(水) イチから学ぶImmuta
• 5日目：2024年03月21日(木) イチから学ぶFivetran
• 6日目：2024年03月28日(木) イチから学ぶdbt
• 7日目：2024年04月03日(水) イチから学ぶHightouch
• 8日目：2024年04月10日(水) イチから学ぶLooker

参考：

過去開催分のレポートについては下記特集カテゴリ内の一覧をご参照ください。

　

イベントレポート

　

イチから学ぶdbt

このパートに関しては私が発表を行いました。当日の発表資料(SpeakerDeck)は以下となります。

• イチから学ぶdbt / Learn dbt from scratch - Speaker Deck

ここ最近はモダンデータスタックの中でもdbt、とりわけdbtにおけるプロダクトでもSaaSの『dbt Cloud』に関わる時間が一番大きい比率を締めていました。今回の8週連続ウェビナーでdbt担当を務めると決まった際も、このdbt Cloudに関する情報をまとめよう、dbt Cloudについて良さを伝えられる、dbt Cloudの基本的な部分を理解頂けるような内容にしようと考えていました。

発表時間約30分という持ち時間に対してスライド枚数55枚というボリューム感となってしまい、詳細な口頭説明を場所場所で省くことにはなってしまいましたが、伝えたい内容はテキストである程度書き残せたと思うので、こちらの資料をお読み頂きながら『dbt Cloud』のポイントについてご理解頂けましたら幸いです。

発表の最終盤には、先日アナウンスさせて頂いたdbt Cloudのトレーニング&PoCのキャンペーンについても言及させて頂きました。

　

データ活用支援サービスのご紹介

• 登壇者：白石 章氏(株式会社メソドロジック 代表取締役)

当回の『データ活用支援サービス』の紹介は株式会社メソドロジック 白石氏が行いました。基本的な発表内容に関しては前回と同様のため割愛します。

dbt(dbt Cloud)については、キャンペーン内容の他にも以下のような支援をさせて頂いています。

データ分析基盤全般の構築について。データ分析基盤の構築が難しいとされるポイントは様々あります。

データメッシュの考え方に沿う形での『セルフサービス型データ基盤構築支援』も行っています。

また、データマネジメントの組織立ち上げ支援も行っています。

ドメイン領域のデータ、実際にデータを提供していく側のシステムのデータの持ち方を整備していくということを念頭においたDataMeshアーキテクチャ導入に関する支援、コンサルティングも行っています。

　

全体質疑応答

セッション終了後は、全体を通して挙がっていた質問に対する回答タイムとなりました。挙がっていたものの中で主だったものについて下記に記載します。

　

Q1.DatabricksのDelta Live Tableとdbtは長所短所や使い分けの情報があれば教えてください。私からは同じような機能に見えます。

• (情報補足)DatabricksのDelta Live Tableについて

• (情報補足)『Delta Live Table』と『dbt』の比較記事

• A1. DatabricksでのNotebookでの開発環境というのが、仰る通りdbtに非常に良く似ています。　Delta Live Tableというのも最近出てきた機能でこれも非常に似ています。Databricksはどちらかというと色々な機能を全部自分のプラットフォーム=Databricks環境上に丸抱えをして"One Platform"を実現したい、という思いがあるツールです。ちなみにSnowflakeはクラウドのデータウェアハウスとしてはかなり使い勝手が良いなと思っていますが、開発の部分については元々そういう機能を持っていないので、(補完をするという意味でも)dbtを使う、というケースが多いです。じゃあdbtはDatabricksを使えないのか？となりますが、実はdbtもDatabricksに入れて使うことが出来ます。どちらでも使えるということですね。

　

まとめ

という訳で、クラスメソッドxメソドロジック共催：イチから始めるデータ活用！ 8週連続ウェビナーの第6回、『dbt編』開催レポートでした。

当レポートのセッション内容について、また施策・御支援内容についてのお問い合わせに関しては下記のサイトから宜しくお願い致します。

次回第7回は2024年04月03日(水)、『イチから学ぶHightouch』編です。お楽しみに！

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