スマートなデータ変換：Avrio の dbt 統合がデータチームにとって飛躍的な進歩となる理由

データの世界では、スピードと信頼性がすべてです。企業は、データが使用可能になるまで何時間も何日も待つ余裕はありません。ビジネスの状況に対応し、一貫性のある結果を提供し、透明性も維持できる変換パイプラインが必要です。長年にわたり、dbt（データ構築ツール）は、チームがSQLベースの変換に構造化、テスト、そして明確さをもたらすのを支援してきました。しかし、dbtを使用しても、変換プロセスはしばしば、データが既にデータウェアハウス内にきちんと保存されているという限定的な前提に依存してきました。しかし、実際には、ほとんどの場合、そうではありません。

多くの企業では、データはクラウドプラットフォーム、レガシーシステム、リレーショナルデータベース、そしてリアルタイム同期が不可能なアプリケーションに分散しています。こうした環境でDBTを活用するには、従来のETLパイプラインに頼ってすべてを統合する必要がありました。その結果、複雑さが増し、反復処理が遅くなり、ソースシステムとそれに依存するモデル間の乖離が拡大しています。

これが、 Avrio と dbt の統合によって解決しようとしている問題です。

Avrioは、「抽出・変換・ロード」モデルに代わる強力なソリューションを提供します。データを一元管理された場所に移動させる必要はなく、Avrioではシステム間で仮想的にデータをクエリでき、レプリケーションは不要です。つまり、データはSnowflake、PostgreSQL、SQL Serverなど、既存の場所にそのまま残り、リアルタイムでモデル化、探索、分析できます。最新のデータ製品間の統合と同期のための様々なデータ処理アプローチの詳細については、こちらのブログをご覧ください。

dbt統合により、同じ概念が変換にも適用されます。データウェアハウスに既に存在するデータのみを変換するのではなく、Avrioのプラットフォームを介してソースデータベースに対してdbtモデルを直接実行できるようになりました。これらのモデルは、読み取り専用のビューや抽象化を作成するだけでなく、基盤となるデータに対してDML操作（INSERT、UPDATE、DELETE）を実行できます。これにより、ソースで重複、遅延、迂回なしに動作する、再利用可能でテスト可能な変換ロジックを構築できます。

データ変換における複雑さのコスト

データ変換の取り組みを拡大しようとするときにデータチームが直面する一般的な課題を見てみましょう。

まず第一に、パイプラインのオーバーヘッドの問題があります。チームは、実際のデータ分析よりもETLジョブの構築と保守に多くの時間を費やすことがよくあります。5つのソースからのデータをdbtで変換する必要がある場合、まず中央ウェアハウスにコピーする必要があり、遅延、リスク、運用コストが発生します。

第二に、データが一元化された後も、可視性には依然としてギャップが残ります。指標の出所をどのように追跡すればいいのでしょうか？どの変換が不整合をもたらしたのか、どのように把握すればいいのでしょうか？多くのチームは、文書化されていない知識に頼るか、ツールの外で扱いにくいドキュメントを維持しているかのどちらかです。

Avrio-dbt統合の真価が発揮されるのはまさにこの点です。データをインプレースで変換できるため、コストが高く不安定なETLプロセスへの依存がなくなります。また、 Avrioはすべての変換のメタデータを自動的に取得するため、それらの変更はAvrioのリネージ機能で完全に可視化され、データフローのあらゆるステップをリアルタイムで監査可能なビューで確認できます。

組み込みデータリネージ: 変更内容とその理由を把握

この統合の最も強力な点の一つは、変換ロジックとガバナンスが一箇所に集約されていることです。Avrio で dbt モデルが実行されるたびに、本番環境のテーブルの更新であれ、分析用のビューの拡充であれ、Avrio はその操作の完全なコンテキストをキャプチャします。

これには次のような詳細が含まれます:

• 関係するソーステーブル
• 適用された変換ロジック
• 作成または更新された出力モデルまたはテーブル
• 変更を引き起こしたユーザーまたはサービス

この情報はAvrioのインタラクティブな系統インターフェースで視覚化され、ビジネス全体の関係者がデータの流れと進化を明確かつ正確に把握できるようになります。多くの組織、特に規制の厳しい業界の組織にとって、これはコンプライアンス、データ品質、そして信頼性の基盤となる要件です。

データチームが本当に望むワークフロー

この統合により、分析チームとエンジニアリングチームの反復サイクルも高速化されます。データを操作する前に移動する必要がなくなるため、実際のデータに対してリアルタイムでdbtモデルを開発・テストできます。

例えば、複数のデータベースに保存されたユーザー行動に基づいて顧客セグメンテーションモデルを構築する場合、通常、まずデータをウェアハウスに取り込み、次にdbtモデルを構築して展開し、データを変換します。検証が完了すると、精製されたデータは宛先システムに書き戻されます。このプロセスには数日かかることもあります。Avrioとdbtを連携させることで、モデルを一度作成すれば、保存場所に関係なく関連するソーステーブルに直接適用し、結果を即座に確認できます。Avrioはこれらの変換をリネージエンジンで追跡するため、チーム全体がセグメントがどのように生成されたかを可視化できます。

こうしたライブ モデリングは、強力なガバナンスと可観測性と組み合わせることで、データ操作の俊敏性と信頼性が向上し、拡張も容易になります。

より少ないツール、より優れた制御

今日のデータ分野における最もエキサイティングなイノベーションの多くは、摩擦を軽減すること、つまり洞察の獲得を遅らせ、リスクを増大させる複雑な層を排除することに注力しています。Avrioとdbtの統合は、この原則が実際に機能している好例です。

チームが使い慣れたツール（SQL、dbt、バージョン管理されたモデルなど）を引き続き使用できますが、従来の障壁を排除したプラットフォーム内で実行できます。ETLは不要。往復同期も不要。不明瞭なリネージもありません。データが本来あるべき場所へ、信頼できる方法で変換されます。

実世界のアプリケーション

Avrio と dbt の統合により、俊敏性、精度、ガバナンスが重要となるさまざまなユースケースで価値がもたらされます。

収益認識と財務調整

財務チームにとって、スピードと正確性は譲れないものです。Avrioとdbtの統合により、企業はdbtモデルを用いてトランザクションデータベースに直接収益認識ロジックを実装できます。これらの変換により、支払い状況、契約条件、使用量のしきい値の更新に基づいて財務数値を調整できます。夜間のバッチジョブに頼ることなく、すべての調整がAvrioのリネージビューに表示されるため、監査と照合がよりシンプルかつ迅速になり、完全に追跡可能になります。

分散システムにおける顧客行動モデリング

マーケティングチームと製品分析チームは、BigQueryのウェブ分析やPostgreSQLのトランザクションログなど、システム全体にわたってユーザー行動パターンをモデル化できます。すべてをデータウェアハウスに取り込む必要はありません。Avrioを通じてdbtを使用することで、各システムでネイティブに実行され、リアルタイムパーソナライゼーションエンジンにフィードバックされる、統合された顧客セグメンテーションロジックを作成できます。また、組み込みのリネージ機能により、ビジネス関係者は、システム全体にわたってセグメントがどのように生成されたかを把握できます。

あなたのデータ、あなたのロジック、統合されたプラットフォーム

データ量が爆発的に増加し、期待がかつてないほど高まっている世界において、データチームに必要なのは強力なツールだけではありません。チームの成長に合わせて拡張できる、連携性と一貫性のあるワークフローも必要です。Avrioとdbtの統合は、チームの負担を軽減し、よりスマートに作業できるようにすることで、この期待に応えます。Avrioプラットフォームを使用してデータベース上で直接DMLベースの変換を実行し、それらの変更をリネージシステム内に反映させることで、柔軟性、透明性、ガバナンスを一元的に実現する、他に類を見ない統合型変換エクスペリエンスを実現します。

変革を加速させるだけでなく、よりスマートにします。

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