チーム開発を加速するAI駆動型dbtワークフローの実践 - RAKSUL TechBlog

はじめまして。バックエンドエンジニアの渡邉です。普段は、データエンジニアリングチームの一員として、dbtを使った開発ワークフローの自動化や効率化を支援しています。 この度、私たちのチームが実践しているAIと人間が協働する新しい開発スタイルについて、筆を執らせていただくことになりました。 本記事が、皆さんのチームの開発体験を向上させる一助となれば幸いです。 はじめに：なぜAI駆動型ワークフローが必要か データエンジニアリングの現場では、dbtを使ったデータモデリングが主流になってきました。しかし、チーム開発において以下のような課題を感じることはないでしょうか。 新しいモデルを作るたびに、命名規則やコーディングスタイルにばらつきが生じる テストを書くのが後回しになり、設計の検証や改善の機会を失う レビューに時間がかかり、開発のボトルネックになる ジュニアメンバーの立ち上がりに時間がかかる これ