内容紹介：データドリブンな意思決定の重要性が高まるなか、効率的で品質の高いデータパイプラインの構築のためのツールであるdbtへの注目が集まっています。本書では、dbtの基本的な使い方から、実践的なデータモデリング、品質管理、CI/CD連携まで、体系的に解説します。また、実際のビジネスシナリオに基づいたハンズオン形式の解説により、みなさん自身の課題に即座に適用できる知識を提供します。
本書は、データウェアハウス上でのデータ変換を担うオープンソースツールｄｂｔ（ｄａｔａ　ｂｕｉｌｄ　ｔｏｏｌ）を実践的に解説する書籍です。データエンジニア、アナリティクスエンジニア、データアナリストなど、データ基盤の構築や運用に関わる方々を対象としています。たとえば、改修を重ねた変換ＳＱＬが２００本あって、依存関係を把握している人がもういない。あるＳＱＬのロジックを直したら、下流のテーブルが実は壊れていて、気づいたのは翌朝のアラートだった。影響範囲を調べるだけで丸一日。実装した人はとっくに異動していて、テストもドキュメントもないパイプラインだけが残っている。似たような中間テーブルが増え続けて、集計テーブルをひとつ追加するだけで何週間もかかる。こういう状態に対して、ｄｂｔは実用的な解決策を提供します。ＳＱＬによる変換処理に対して、依存関係の自動解決、データテスト、ドキュメント自動生成、ＣＩ／ＣＤ連携など、アプリケーション開発で当たり前とされてきたプラクティスを持ち込めるのが特徴です。ｄｂｔ　Ｌａｂｓ社によって２０１６年に開発が始まり、現在はオープンソースのｄｂｔ　Ｃｏｒｅと、マネージドなｄｂｔ　ｐｌａｔｆｏｒｍという形態で提供されています。アダプタと呼ばれるプラグインの仕組みによって対応先のデータプラットフォームを拡張でき、Ｓｎｏｗｆｌａｋｅ、ＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｒｅｄｓｈｉｆｔ、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓをはじめ、コミュニティが開発したアダプタも含めると対応範囲は広がり続けています。
もくじ情報：第１章　ｄｂｔで解決するデータ変換の課題；第２章　ｄｂｔをはじめよう；第３章　チーム開発を支えるテスト、ドキュメント、ＣＩ／ＣＤ；第４章　実践的データモデリング；第５章　データ品質管理の実践；第６章　ワークフローエンジンによるｄｂｔの運用；第７章　レイクハウスにおけるｄｂｔの活用；第８章　既存システムからのマイグレーション；付録Ａ　セマンティックレイヤーの紹介；付録Ｂ　ＡＩによるｄｂｔ設計・運用の効率化；付録Ｃ　ｄｂｔトラブルシューティングガイド

大橋　潤(オオハシ　ジュン)
アマゾン　ウェブ　サービス　ジャパン合同会社所属。ＳＩｅｒでのシステム構築・運用を経てＡＷＳにクラウドサポートエンジニアとして入社し、アナリティクス関連サービスの技術サポートに従事。検索技術とデータエンジニアリング全般に関心あり