dbt 開発で使える SQL スタイルガイドを導入した話
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 この記事では dbt 開発で使える SQL スタイルガイドを導入した話について紹介します。 SQL スタイルガイドを導入した背景 現在 dbt を利用したデータパイプライン開発が活発になってきています。 データパイプラインは「信頼性の高い分析」を効率的かつ迅速に実現するために構築します。 そのため、データの信頼性を担保する仕組みは積極的に導入したほうが良いと考えられます。 今回は以下のような点でデータの信頼性を担保できると考え、 dbt 開発環境に SQLFluff (L
dbt × SQLFluff を GitHub Actions で動かす時の情報漏洩リスクとその対策
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 今回 dbt を利用したデータパイプラインの開発時に、SQLFluff(Linter) を動作させる GitHub Actions を構築しました。 GitHub Actions で SQLFluff を動作させる手順は kazaneya/sqlfluff-dbt-starterkit に公開しているので、よかったら活用してみてください。 この記事では GitHub Actions の環境構築時に発覚した情報漏洩リスクの原因と対策を dbt compile の仕様と合わせ
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