dbt × Snowflakeで「壊れないデータ基盤」を調べてみた

自分は普段BigQuery + dbtで構築していますが、Snowflake内でdbtが完結する新機能が出たと聞いて調べてみました。

dbt Projects on Snowflake — Snowflake内でdbtワークフローを完全に実行可能

dbtとは

dbt（data build tool）は、データの変換ルールをSQLファイルとして管理する仕組みです。

イメージとしては 「料理のレシピをノートに書いておく」 こと。レシピがあれば誰が作っても同じ料理ができる。レシピがないと「○○さんの感覚」でしか料理できない。

Excelでのデータ管理だと、こういう問題が起きます。

dbtなら：

従来、dbtはSnowflakeの外で動かしていました。dbt CloudやCI/CDパイプラインで実行する形です。

新機能では Snowflakeの中でdbtが完結 します。

Cortex Code CLIがdbtとAirflowに統合されたので、「このモデルにテストを追加して」と自然言語で指示できるようになっています。

クライアント案件でdbtを使ってデータ基盤を構築した経験があります。

BigQuery上にstaging → intermediate → martsの3層構造を作り、各レイヤーでテストを書きました。

staging/       → 外部データをそのまま取り込む層
intermediate/  → データを整形・結合する層
marts/         → ビジネスロジックを適用した最終形

dbtのテスト機能が品質を劇的に上げました。

「誰が作っても同じ結果になる」が実現できた。属人化の解消は、技術の問題ではなくて「仕組みの問題」だと実感しました。

dbtはDWHに依存しません。BigQuery、Snowflake、Redshift、Databricksなどで使えます。

自分はBigQueryメインですが、Snowflakeでも同じdbtモデルが動きます。DWHの選択とdbtの導入は独立した判断で、どちらが先でもいい。

dbtコミュニティ（dbt Tokyoなど）が日本でも活発で、情報交換もしやすい環境が整っています。