How we style our dbt projects | dbt Developer Hub
Why does style matter? Style might seem like a trivial, surface-level issue, but it's a deeply material aspect of a well-built project. A consistent, clear style enhances readability and makes your project easier to understand and maintain. Highly readable code helps build clear mental models making it easier to debug and extend your project. It's not just a favor to yourself, though; equally imp
Amazon Redshift + dbt ユーザー必読の書「Best Practices for Leveraging Amazon Redshift and dbt」を読んでみた | DevelopersIO
Amazon Redshift + dbt ユーザー必読の書「Best Practices for Leveraging Amazon Redshift and dbt」を読んでみた データアナリティクス事業本部のコンサルティングチームの石川です。今日は、AWSが執筆した Amazon Redshiftとdbtを活用するためのベストプラクティスをまとめたホワイトペーパーを紹介します。 Best Practices for Leveraging Amazon Redshift and dbt™ リンクから誰でもダウンロードできます。 Redshift + dbtを導入しているけれど、果たしてこれが正しい使い方なのかモヤモヤしている方は少なくないと想像してます。筆者もその一人ですが、そのような方々の道標になれば幸いです。 目次 Abstract Introduction Amazon Reds
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
dbt Labs | Transform Data in Your Warehouse
Build trusted data products faster Accelerate your data transformation process with dbt Cloud and start delivering data that you and your team can rely on. Delivering reliable data shouldn’t be so hard Ditch outdated tools that bog down your teams and impair data trust. There’s a better way to deliver data products that can free you from slow, costly, and unreliable data development. Stop deliveri
データ変換処理をモダンな手法で開発できる「dbt」を使ってみた | DevelopersIO
奈良県でリモートワーク中の玉井です。 日本では全くと言っていいほど知名度がありませんが、国外（アメリカ？）のデータ分析界隈では既にメジャーな存在になりつつある「dbt」（data build tool）について、ご紹介します。 dbtとは？ 公式情報など 公式はこちら（ググラビリティが低い名前なので検索しづらい）。 （死ぬほどざっくりいうと）データ変換を効率よく実施できるツールです。SaaSとしての提供になっているので（最初からあったわけではなく、後から登場したようです）、Webブラウザさえあれば、すぐに利用することができます。 主な特徴 ELTの「T」を担当するツール データの前処理における作業をELT（Extract、Load、Transform）と呼称することがありますが、それの「T（変換）」を担当します。E（抽出）やL（ロード）はやりません。 そして、その変換処理をどうやって設定す
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dbtとは？｜dbtで始めるデータパイプライン構築〜入門から実践〜
GitHub - aws-samples/dbt-glue: This repository contains de dbt-glue adapter
AWS Glue setup | dbt Developer Hub
