はじめに 開発環境のご紹介 dbt run テスト dbt run によって生成されたデータは一定期間で削除する必要がある 開発の影響があるモデルだけテストしたい GitHub Actions を使いたい まとめ はじめに こんにちは。技術本部研究開発部 Architectグループの田辺です。本記事は Sansan Advent Calendar 2024 の 1日目です。弊チームでは新規dbtモデル開発時に dbt run を検証環境で検証してから本番環境へ反映させていました。検証環境にあるデータ量は少なく、ソースとなるプロダクトデータを模したものも検証用のものであるため、そこで期待通りに動作しても本番環境にリリースしてから期待通りでない動作になることがありました。例えば、エッジケースによるデータの不整合・ファンアウトの発生・実際のデータ量に対してはパフォーマンスの問題があるクエリなどが