はじめに
データエンジニアリングの分野は急速に進化しており、DBT（Data Build Tool）はその中心的なツールとして、多くのデータチームに採用されています。DBTはSQLベースのデータモデリングを簡素化し、データの変換プロセスを効率的に管理できるようにする一方で、さらに高度なデータ品質保証と運用性向上の機能を提供しています。
この記事では、DBTの最新機能「Contract」「Unit Test」「Exposures」「Metrics」「Elementary」に焦点を当て、それぞれの概要と参考になる記事をまとめています。
DBT Contract
DBT Contractは、対象のモデルのデータ型や制約が定義通りであるかを保証するための機能です。具体的には、モデルのdata_typesやconstraintを定義し、DBTの実行（dbt run）時にそれらの条件を満たしているかをチェックします。もし満たしていない場合、DBTはエラーを返し、テストの段階に進む前に問題を検出できる点が特徴です。これにより、DBT Testでのテスト前に不適切なデータがパイプラインに流れ込むのを防ぎます。
ただし、Snowflakeを使用する場合、constraintに設定できるのはnot_null制約のみである点に注意が必要です。
DBT Unit Test
DBT Unit Testは、これまでのDBT Testに追加された新機能で、変換後のデータが定義された制約を満たしているかどうかをチェックします。DBT Testは一般的に変換後のデータ全体を対象にしていますが、Unit Testはより細かな粒度でデータ変換の各ステップを検証します。
この新機能はDBTバージョン1.8で導入され、テストデータはYAMLファイルとして定義するか、CSV形式で保存しておくことができます。これにより、特定のユースケースに対応した柔軟なテストが可能になります。
DBT Exposure
DBT Exposureは、外部で利用されているDBTモデルやデータセットを管理するための機能です。特定の利用用途をexposureとして定義し、それがどのモデルに依存しているかを明確にすることで、exposureの管理が可能になります。
通常、exposureの管理は手作業で行われますが、以下の記事ではTableauのAPIを活用することで、依存するテーブルを自動で列挙し、exposureを自動更新するスクリプトを作成されています。これにより、管理の負担が大幅に軽減されます。
DBT Metrics
DBT Metricsは、従来のDBTメトリクス機能が廃止され、新たにMetricFlowとして統合される予定です。これにより、TableauのSemantic Layerと連携し、コードベースでメトリクスを管理できるようになります。これにより、Tableauで計算フィールドを利用せず、コードでメトリクスを一元管理することが可能になります。
DBT Elementary
DBT Elementaryは、DBT向けのデータ監視・モニタリングツールであり、DBT Testの結果をさらに強力に補完する機能を提供します。例えば、DBT Testの結果を一覧できるダッシュボードをHTML形式で生成したり、その結果をSlackなどに通知することができます。また、異常値検出のためのテスト機能も提供しており、データの品質管理をより包括的に行うことが可能です。
DBT Osmosis
DBT Osmosisは、DBTプロジェクトのYAMLファイルを自動編集するツールです。このツールを利用することで、煩雑なYAMLファイルの編集作業を自動化し、プロジェクトの管理を容易にします。
おわりに
DBTの新機能を活用することで、データの品質保証と運用効率を大幅に向上させることができます。それぞれの機能を理解し、適切に組み合わせることで、DBTを最大限に活用できるようになるでしょう。