Tokyo dbt Meetup #13 dbtと連携するBI製品＆機能ざっくり紹介

by Sagara

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2025/4/9 クラスメソッド株式会社相樂悟 dbtと連携するBI製品＆機能ざっくり紹介

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⾃⼰紹介 2 ● 2020年9⽉⼊社 ○ Modern Data Stackに該当する製品の技術⽀援‧プリセールスを担当 ○ 新しい技術情報を定期的に収集し、ブログで情報発信 ● 部署‧役割 ○ Modern Data Stackチームテックリード ● 名前（ニックネーム） ○ 相樂悟（さがら） ● 最近のトピック ○ 2025年もData Superheroに選出頂きました！

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本⽇お話すること 3 ● 各BI製品ごとに、どういったdbtの連携機能があるのか、「ざっくり」とご紹介します ○ 1スライド1機能をベースに、各機能の概要をお話していきます ● 話さないこと（話せないこと） ○ 各機能の詳細な使⽤感 ※⼀部の機能は試していますが、⼤半は試せていないです… 「最近のBIツールって、dbtとの連携機能が⾊々あるんだな〜」と感じて貰えると嬉しいです！

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⽬次 4 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ注記事項： 2025年4⽉時点の情報を元にお話しますアップデートが⾮常に活発な分野のため、最新情報は都度確認頂くことをお勧めします

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⽬次 5 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Tableauとは 6 ● 特徴 ○ ドラッグ&ドロップによる直感的な操作性と、豊富なビジュアライゼーション機能 ○ Desktop、Prep、Server/Cloud、等多様な製品を提供 ○ ⼤規模なユーザーコミュニティ引⽤元：https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/buildexamples_maps.htm 引用元：https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop

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Tableauとdbtの関係性 7 ● 2024年10⽉に開催されたCoalesceで、Tableauとdbtの戦略的パートナーシップを発表 ○ https://www.tableau.com/blog/tableau-dbt-labs-strategic-partnership-integration 引用元：https://www.getdbt.com/resources/coalesce-on-demand/coalesce-2024-tableau-and-the-dbt-semantic-layer-a-data-join-made-in-heaven

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dbt Semantic LayerとTableauの連携 8 ● Tableauからdbt Semantic Layerで定義したMetricsを参照し可視化出来る機能 ● リリース状況 ○ Tableau Desktop、Tableau Serverからの接続：⼀般提供 ○ Tableau Cloud、Tableau Pulseからの接続：これから引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/dbt-semantic-layer-refer-from-tableau/ 引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/tableau-try-tableau-pulse/

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TableauのダッシュボードにData health tileを埋め込む 9 ● Tableauのダッシュボードに使⽤しているテーブル‧ビューがdbtで構築されている場合、そのdbtのテーブル‧ビューの品質テストが問題ないかをTableau側で確認できる (次⾴で初回するauto exposure機能があるため、他BIと⽐べて格段に楽に適⽤可能) 引用元：https://www.tableau.com/blog/tableau-dbt-labs-strategic-partnership-integration

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Tableauのダッシュボードをexposureとして可視化＆抽出⾃動更新 10 ● Tableauのダッシュボードに使⽤しているテーブル‧ビューがdbtで構築されている場合、ダッシュボードをdbtのexposureとして⾃動登録し、リネージをdbt Cloud上で確認できる ● dbtで構築しているテーブル‧ビューと紐づくダッシュボードで使⽤されている Tableau抽出をdbtのジョブ実⾏に併せて更新する機能も現在プライベートベータで提供引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/dbt-cloud-auto-exposures-with-tableau/

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⽬次 11 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Power BIとは 12 ● Microsoft社の1製品として提供されているBI製品 ● 無料で利⽤開始でき、ExcelやAzureのサービスとの連携が可能引用元：https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/sample-tutorial-connect-to-the-samples

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dbt Semantic LayerとPower BIの連携 13 ● Power BIからdbt Semantic Layerで定義したMetricsを参照し可視化出来る機能 ● リリース状況：プライベートベータ引用元：https://docs.getdbt.com/docs/cloud-integrations/semantic-layer/power-bi

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PowerBIのダッシュボードにData health tileを埋め込む 14 ● Power BIのダッシュボードに使⽤しているテーブル‧ビューがdbtで構築されている場合、そのdbtのテーブル‧ビューの品質テストが問題ないかをPower BI側で確認できる (exposureの定義が必要のため注意 ※auto exposureにも対応予定と公式Docsには表記あり) 引用元：https://docs.getdbt.com/docs/collaborate/data-tile

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⽬次 15 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Omniとは 16 ● 特徴 ○ 元LookerのChief Analytics Oﬃcer、VP Product、元StitchのCTO、の3名で2022年創業 ○ スプレッドシートの操作感、Lookerのようなコード定義、GUIで定義したフィールドや結合定義をコードに反映、など各BIツールの機能を取り込んだ製品引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/try-omni/

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Omni内でdbtのModelを開発し、Omni内で可視化検証 17 ● Omni内にdbt⽤のIDEがあるため、そのIDEで開発した結果をGitリポジトリにプッシュ ● Omniではグラフ作成時に参照するdbtの環境を切り替えるDynamic schema switching機能があるため、開発中のdbtのモデルでどう可視化されるか、Omni上で検証も可能引用元：https://omni.co/blog/creating-and-editing-dbt-models-with-omnis-dbt-ide 引用元：https://omni.co/blog/using-omni-dbt-integration#embracing-the-dbt-development-workflow-w ith-omni-s-dynamic-environments

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Omniで作成した集計結果をdbtのModelとしてプッシュ 18 ● Omniのグラフ作成画⾯で選択したDimension、Measureの集計結果を、 dbtのModelとしてOmniからPull Requestを発⾏できる引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-push-to-dbt-model/

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Omniのグラフ作成画⾯でdbt上のdescriptionを表⽰ 19 ● dbtのリポジトリを連携させることで、dbt上で定義したdescriptionを表⽰できる引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/omni-dbt-integration-setup/

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⽬次 20 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Sigmaとは 21 ● 特徴 ○ スプレッドシートの操作感でデータを加⼯し、可視化が⾏えるツール ○ Write Back機能で、DWHにSigma上で加⼯したデータを書き戻せる機能もある引用元：https://www.sigmacomputing.com/product/write-back

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dbtのメタデータをSigmaに連携 22 ● dbt Cloudのジョブにより⽣成されるメタデータを連携し、以下の情報をSigma上で表⽰可能 ○ テーブル‧ビュー‧カラムのdescription ○ 最終更新⽇時 ○ テストの結果引用元：https://help.sigmacomputing.com/docs/manage-dbt-integration

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SigmaのダッシュボードにData health tileを埋め込む 23 ● Sigmaのダッシュボードに使⽤しているテーブル‧ビューがdbtで構築されている場合、そのdbtのテーブル‧ビューの品質テストが問題ないかをSigma側で確認できる (exposureの定義が必要のため注意) 引用元：https://docs.getdbt.com/docs/collaborate/data-tile

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dbt Semantic LayerとSigmaの連携 24 ● SigmaからカスタムSQLを介すことで、dbt Sematic Layerに対してクエリ可能（現在ベータ機能）引用元：https://help.sigmacomputing.com/docs/query-a-dbt-semantic-layer-integration

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⽬次 25 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Lightdashとは 26 ● 特徴 ○ dbtで定義したModel(各テーブル‧ビュー)を元にDimensionやMetricsを定義して Sematic Layerとして、可視化まで⾏えるツール引用元：https://docs.lightdash.com/get-started/develop-in-lightdash/how-to-create-metrics

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Lightdash上のカスタムフィールドをdbtに書き戻すdbt Write-Back 27 ● LightdashのGUI上で定義したカスタムディメンション‧カスタムメトリクスを、 dbtのyamlファイルに書き戻すことができる機能引用元：https://docs.lightdash.com/references/dbt-write-back

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dbt Semantic LayerとLightdashの連携 28 ● Lightdashからdbt Semantic Layerで定義したMetricsを参照し可視化出来る機能 ● （下図は設定時の流れ）引用元：https://docs.lightdash.com/references/dbt-semantic-layer

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⽬次 29 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Hexとは 30 ● 特徴 ○ Python、SQL、Rに対応したノートブックベースのBIツール ○ ノートブックと⾔いつつ、出⼒したデータをGUIベースで可視化出来るセルもある引用元：https://learn.hex.tech/docs/explore-data/cells/sql-cells/sql-cells-introduction 引用元：https://learn.hex.tech/docs/category/visualization-cells

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dbtのメタデータをHexに連携 31 ● dbt Cloudのジョブにより⽣成されるメタデータを連携し、以下の情報をHex上で表⽰可能 ○ テーブル‧ビュー‧カラムのdescription ○ 最終更新⽇時 ○ テストの結果引用元：https://help.sigmacomputing.com/docs/manage-dbt-integration

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dbt Semantic LayerとHexの連携 32 ● dbt Semantic Layerと連携することで、HexのExplore機能から分析が可能引用元：https://learn.hex.tech/docs/connect-to-data/semantic-models/intro 引用元：https://learn.hex.tech/docs/share-insights/explore

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⽬次 33 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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Steepとは 34 ● 特徴 ○ Steep上あるいは他製品と連携し、Metricsの定義することが前提のBIツール ○ 操作感は他のBIツールと⽐較しても⾮常にシンプルでユーザーフレンドリー引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/steep-try-with-demo-data/

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dbt Semantic LayerとSteepの連携 35 ● dbt Semantic Layerで定義したMetricsをdescriptionも含めて連携可能引用元：https://dev.classmethod.jp/articles/steep-refer-metrics-from-dbt-semantic-layer/

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⽬次 36 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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その他のBIツールとdbtとの連携 37 ● 今⽇ご紹介したBI以外にも、Semantic Layerと連携が可能です！ ○ ThoughtSpot(買収したModeも)、Preset、など引用元：https://docs.getdbt.com/docs/cloud-integrations/avail-sl-integrations

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⽬次 38 ● 各BI製品のdbt連携機能紹介 ○ Tableau ○ Power BI ○ Omni ○ Sigma ○ Lightdash ○ Hex ○ Steep ○ その他のBIツール ● まとめ

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まとめ 39 ● ご覧頂いた通りで、⽇本で使われている主要なBIツールはほぼ全て、 dbtとの連携機能をリリースしている ○ dbt Sematic Layer連携、dbtのメタデータ連携、が現在の中⼼ ● ⼀⽅で、OmniやSteepのようにdbtネイティブなBIツールも出始めている ○ 開発中のModelでグラフの作成検証‧既存ダッシュボードの影響範囲確認 ○ Semantic Layerの定義が前提のBIツール ● 既存BI vs 新興BIの熱い戦いが始まるのでは…？

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ご清聴ありがとうございました！