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データ変換の新しい標準。dbtで分析を加速

dbtとは

dbt（data build tool）は、データ分析基盤におけるELTプロセスの「Transform（変換）」を担うツールです。SQLを用いてデータを整理・変換し、分析しやすい形へと構造化します。

dbtでは、SQLにJinja（テンプレートエンジン）を組み合わせた拡張SQLを用いることで、条件分岐や繰り返し処理といった複雑な変換ロジックを、シンプルかつ再利用可能な形で記述できます。
データベース操作をすべてSQLベースで行いながら、テーブル間の関係性を定義・可視化するデータモデリングが可能です。

さらに、データモデルのドキュメント化やバージョン管理・共有といった機能も備えており、クラウドDWH上でのデータ変換処理をスピーディーかつセキュアに実行できます。

dbt platformで実現する、データ変換の運用・管理

SQLだけでデータ変換・モデリングを実現

dbtでは、データ変換やモデリングをすべてSQLで記述できます。新しい言語や専用のフレームワークを必要とせず、既存のSQLスキルを活かして分析に適したデータモデルを構築することが可能です。エンジニアとアナリストが共通言語で開発することで、プロジェクトの開発効率を高めます。

データモデルをコードとして管理

dbtでは、データモデルをSQLファイルとしてコード管理します。ロジックの変更履歴や設計意図を明確に残し、属人化を防ぎながら継続的に改善を図ります。「作って終わり」のデータ基盤から、育てていく開発スタイルを実現します。

データテスト・ドキュメント生成・リネージを可視化

dbtは、データの品質を担保するためのテスト機能や、モデル定義からドキュメントを自動生成する機能を備えています。
さらに、テーブル間の依存関係（リネージ）を可視化することで、データの流れを直感的に把握できます。

Git連携によるチーム開発

dbtは、Gitによるバージョン管理を前提としているため、複数人での開発やレビューをスムーズに行うことができます。変更内容の追跡やロールバックも容易で、データ変換ロジックをソフトウェア開発と同じ品質基準で管理できます。

ジョブ実行・管理をプラットフォーム上で完結

dbt platformでは、データ変換ジョブの実行やスケジューリングをプラットフォーム上で一元的に管理できます。特別なインフラ整備やジョブオーケストレーション製品を用意することなく、dbtの運用をシンプルかつ安定的に継続できます。

サーバ不要のデータカタログ共有

dbt platformでは、生成されたドキュメントやセマンティックレイヤーで定義された指標を、Web上で共有できます。
専用サーバを構築・管理することなく、常に最新のデータモデルや指標の定義をチーム内で参照でき、エンジニア以外のメンバーもデータの意味や定義を同じ前提で理解できます。

dbtを中心に、データ変換から分析・活用までをつなぐアーキテクチャ

拡張性と運用性を両立した、モダンデータスタックを実現します。

DATUM STUDIOのケイパビリティ

150名以上のデータサイエンティスト・データエンジニアを擁するDATUM STUDIOは、2023年6月にdbt Labsとサービスパートナー契約を締結しました。
さらに2025年には、dbt Labsが定めるパートナープログラムにおいて最高位ランクである「Visionary」に認定されています。
dbtの思想やアーキテクチャを深く理解したうえで、データモデリング設計から運用体制構築まで一貫して支援し、効率的かつ拡張性の高いデータ分析基盤の構築を通じてクライアントのデータドリブン経営の実現に貢献します。

dbt Labs Visionary Consulting & Services Partner

DATUM STUDIOが選ばれる理由

FAQ

Qdbtは、他のELTツールと何が違いますか？: AdbtはELTにおける、変換・加工（Transform）の工程を担うツールです。
FivetranやTROCCOなどのツールでデータを取り込み（Extract）、格納（Load）し、dbtで分析用に整備する構成が一般的です。
当社ではこれらを組み合わせた最適な設計・運用をご支援しています。

Qdbt Coreとdbt platformの違いは何ですか？

主な違いは、下記のとおりです。

	dbt Core	dbt platform
提供形態	OSS	SaaS
実行環境	自社で構築	クラウド提供
ジョブ管理	自社で外部ツールと組み合わせて構築	CI/CDを標準搭載（必要なモデルのみを実行し、時間とコストの最適化も可能）
UI	CLI（コマンド操作）中心	ブラウザ上・ローカルIDEのいずれでも開発可能。データリネージやモデル、ジョブ実行に関する情報をWeb UIで提供
権限管理	GitやDWH側で管理	RBAC、SSO、MFAなどを標準搭載
AI開発	dbt MCP serverの提供は、dbtコマンド実行のみ	dbt platformに蓄積されたメタデータをdbt MCP server経由で取得可能

小規模かつ予算を重視される場合はdbt Core、チーム開発やガバナンスを特に重視される場合はdbt platformが適しています。
最適な選定は、運用体制や将来の拡張性によって異なるため、目的に応じた構成をご提案します。

Qdbtは既存のDWHにも導入できますか？: Aはい、可能です。
dbtは BigQuery、Snowflakeをはじめとする主要なクラウドDWHに対応しており、既存環境を活かした導入が可能です。
現在運用しているデータパイプラインとの役割分担も含め、最適な構成をご提案します。

Qdbtの導入にはどれくらいの期間・コストがかかりますか？: A導入規模や目的によって異なります。
PoCなどのスモールスタートであれば、数週間で開始できます。
本番導入も段階的にモデル整備・運用設計を進めることで開発工数やコストを抑えながら拡張できます。
貴社の状況に応じた最適な導入プランをご提案します。

Qdbtを社内で運用できるようになるまで支援してもらうことは可能ですか？

はい、導入して終わりではなく、運用・内製化まで含めた支援が可能です。
たとえば以下のような取り組みを通じて、継続的に活用できる体制づくりをサポートします。

モデル設計の標準化
テストやドキュメント整備
開発フロー（Gitなど）を含めた運用設計
社内メンバー向けトレーニング

お客さまの社内体制や成熟度に合わせて、段階的で無理のない内製化をご支援します。

※本ページの内容は2026年3月時点の情報に基づいています。最新情報についてはお気軽にお問い合わせください。