Fivetran は、データの ELT (Extract → Load → Transform) プロセスにおける「Transform」部分を支援する Transformations において大きく2つのアプローチを提供しています。
① Pre-built Data Models（事前構築済みデータモデル）
- Quickstart Data Models：Fivetranのダッシュボードから、ワンクリックで使えるデータモデル。コーディング不要で、BIツールに即接続可能な「分析向け整形済みデータ」が手に入ります。
- Fivetran Data Models（dbtパッケージ）：dbt Coreプロジェクトに取り込んで使える、よりカスタマイズ可能なモデル。ソースの正規化からテスト・ドキュメント・変換処理・スケジュールなどが整っています。
② Integrations（統合型変換）
- Fivetran Hosted dbt Core：Fivetran上でdbt Coreをホストし、SQLによる変換を管理・実行。
- dbt CloudやCoalesceとの連携：Fivetranでデータ同期後に、これら第三者ツールへの変換実行をトリガーすることで、ワークフローの一元管理が可能に。
整理すると以下の感じです。
| ソリューション | 目的・価値 | ユースケース例 |
|---|---|---|
| Quickstart Data Models | ・迅速な分析投入・開発工数削減 ・一貫した指標を自動整備 |
・マーケティングROASを即可視化 ・GenAI向けのテキストデータ≪ベクトル化≫モデル投入 |
| Fivetran Data Models（dbt） | ・ドキュメント・テスト付きの信頼性高い変換 ・バージョン管理やSQLカスタマイズ |
・SaaSごとの典型的分析パターンを標準化→Salesforce受注、QuickBooks元帳分析など |
| Integrations（dbt Core/Cloud/Coalesce） | ・変換の履歴・スケジュール一元管理 ・高度なオーケストレーション |
・Fivetranでデータ同期→dbt Cloudで複雑な変換→通知・ログ管理までFivetranで可視化 |
「Quickstart Data Models」に関してFivetranブログを参照してもう少し深く整理します。
1. Quickstart Data Modelsとは？
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「Quickstart Data Models」は、raw dataの上に重ねる、業務即活用可能な変換レイヤーです。
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モジュール化され、BIツール（Power BI, Tableau, Sigmaなど）に即プラグインできる分析用のデータプロダクトとして設計されています。
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特長は以下の通り：
特長 説明 Prebuilt（事前構築済み） 開発に数週間〜数ヶ月かかる処理を即利用可能 Fivetranとデータコミュニティによって維持管理 ユーザーは、スキーマやユースケースの進化に合わせて有用性を高めるため、Fivetranチームと協力することがあります 型有りだが柔軟対応 標準課題を即解決、さらに自社独自要件の拡張もOK Gartnerの「データ製品」の定義と一致 キュレーションされたデータ、メタデータ、テンプレートを含むことで、即時の価値を提供します
2. なぜ注目されるのか？
- マーケ／営業／CS／経理などの現場では、複数ツールやAPIから指標を組み合わせる必要があり、レポート作成に遅延や不整合、意思決定のブレーキが発生しがちでした。
- Quickstart Data Modelsは、Fivetranが同期した正規化済みデータを即座に業務ニーズにマッチするモデルに変換するため、「迅速・信頼・一貫性ある分析基盤」の提供が可能です。
3. 実際のユースケース：マーケティング活用
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課題例（デジタル広告分析）：
- Google、Meta、TikTok、LinkedInなど複数チャネルの広告データ（支出／インプレ／クリック／コンバージョン）をチャネル横断で広告費対効果（ROAS）を分析することが困難。データは異なるプラットフォームに分散しており、命名規則は標準化されておらず、アトリビューションロジックもプラットフォームごとに異なっている。
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ad_reporting Quickstartデータモデルの利用例：
- Google、Meta、TikTok、LinkedInなど複数チャネルの広告データ（支出／インプレ／クリック／コンバージョン）を一元化可能。
- 標準フィールドとROAS（広告費対売上比）計算を含む統一データモデルとして提供。
→ 分析や比較がすぐに可能 → マーケ施策や支出管理を最適化
4. 対象業界とユースケースの広がり
Quickstart Data Modelsはあらゆる業界・規模に対応可能なように設計されています。
参考：
- 金融：トランザクションモデル、会計処理
- Eコマース：マーケティングアトリビューション、商品ファネル分析
- B2B SaaS：顧客ジャーニー分析、営業パイプラインレポート
- メディア／エンタメ：視聴者エンゲージメント、コンテンツパフォーマンス
- 小売：在庫予測、オムニチャネルマーケティング分析
→ 技術的／非技術的チーム双方に分析への敷居を下げ、迅速な意思決定を支援
5. 利用価値と効果まとめ
- 変換作業のほぼ自動化：共通指標（広告／ソーシャルレポートなど）に対し、再発明の必要なし。
- 時間を“作る”：データチームは生成ではなく、インサイト抽出や意思決定に集中可能
6. エンジニア視点でのメリット
- BIや分析基盤にすぐつなげられる：ダッシュボード構築に直結。
- 自社の拡張ロジックにも対応可：標準モデルに自社データや計算ロジックを重ねるだけ。
- dbt等と連携が可能：既存dbtプロジェクトとの統合も対応（Quickstartまたはプロジェクト形式選択可）
- 高速なPoC実施：クイックスタートで即利用可能、検証〜本番移行もスムーズ。
参考リンク（URL付き）
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元記事：Unlocking the power of data products with Fivetran’s Quickstart Data Models
https://www.fivetran.com/blog/unlocking-the-power-of-data-products-with-fivetrans-quickstart-data-models -
dbt対応：Quickstart Data Models と Fivetran データモデルの違い・使い分け
https://fivetran.com/docs/transformations/quickstart