Lookerとdbtの共存

Looker User Meetup Online #8 での発表資料になります

1. 2022/07/21　土川 稔生 Lookerとdbtの共存 @tvtg_24 1
2. 目次 • 自己紹介 • Looker導入背景 • dbt導入背景 • 共存するために🚀 2
3. 土川 稔生 (Tsuchikawa Toshiki) • 愛知県出身 • 2020年 東工大情報理工学院卒 • 株式会社タイミー ◦ DRE (Data Reliability Engineering) チーム ◦ データ基盤の開発・保守・運用 ◦ 分析基盤の開発・保守・運用 • Twitter @tvtg_24 3 自己紹介
6. 6 最近のデータ基盤
7. 7 最近のデータ基盤
8. 1 Lookerの導入背景
9. 9 Looker導入前
10. クエリの修正お 願いします このダッシュボードの 作成お願いします 10 Lookerの導入背景 🔥 Redash運用の限界 • SQLを書く人によって、項目の定義が異なり数値 がずれている。 • SQLを書ける人が限られており、素早い意思決定 ができない。 • SQLを書く人によっては間違ったクエリを書いてお り、データの信頼性が担保されない。 💡 Lookerの導入 • Lookerで事前にSQLを定義してあげることで、ク エリの書き方によるズレを減らす。 • 誰でもダッシュボードを簡単に作成できるようにす ることで、データ活用促進を期待
11. 11 Looker導入後
12. 2 dbtの導入背景 12
13. 13 dbtとは 💡 ELTのT (データ変換) を担当するツール • Data Build Toolの略称 • pythonで開発されており、 SQLに加え、Jinja & Macroを利用が可能 ◦ SQLを用いるので分析チームと知見を 共有しやすい ◦ Jinja & Macroで効率よくコーディングが できる • OSS版と有料のCloud版がある ◦ Cloud版はスケジュール設定、 IDE、 CI/CDなどのサポートがされている ◦ 1人につき 50$/month ◦ 弊社は導入時2人チームだったこともあ り、dbt Cloudを導入
14. 14 🔥 ETLのT処理のツール依存性、肥大化、不透明性 • troccoなどのembulk以外のデータパイプライン の導入によりT処理がembulkに依存している • embulkのコードを読まないと T処理の内容が 把握できず、分析者からすると不透明な処理 である • データウェアハウスなどを作り込む際に複雑な 加工をする必要がある dbt Cloudの導入 💡 dbt Cloudの導入によるELTパイプラインの構築 • dbt Cloudを用いてembulkで行っていたT処理 を代替 • データパイプラインに用いているツールに依存 せずに、BigQueryに収集したデータに対して 様々な加工が可能に • 加工を一箇所に集めることで、分析者に加工 情報を適切に伝えられるように期待 マスキングなどの加工処理 ❌
15. 3 Lookerとdbtの共存 15
16. 16 LookerのDerived Tableについて 💡 LookerのDerived Tableについて • Derived Table (派生テーブル) はLooker上で用いるこ とができるviewテーブルのようなもの • 派生テーブルを永続化することで BigQueryに実テーブ ルを生成しながら用いることもできる ◦ PDT (Persistent Derived Table)と呼ばれる • 増分だけを日々更新しながら永続化したりできる Derived Tableの永続化
17. 17 dbt (Cloud)による基盤構築 💡 dbtによるDWHモデリングについて • dbtとはSQL + JinjaでDWHでの加工をするツール • dbt CloudとdbtのCLIバージョンがあり、 Cloudはインフラなどがマネージドである • DWHをdbtにより複数層構築し、分析用のビジネス要件などを素早く、柔軟に取り込むことができる
18. 18 dbt vs PDT 🔥 dbt と PDT (永続化したDerived Table) の役割が一部被っている • 特にBIツールに接続する直前のデータ層で被る ◦ dbt, PDTどちらもデータを書き込むことが可能 • 開発の際に迷うので役割を定義する必要がありそう
19. 19 dbtとPDTの役割定義 💡 LookerのDerived Tableの用途を制限することで解決する • Lookerのみで用いる一時 (中間) テーブルについては Derived Tableを用いる • 永続化に関してはデータスキャン量の大きいテーブルに関しての増分更新などによるメリットを享受できる際に使 用する • 他のBIツールで使用するために LookerからPDTによりテーブルを生成することはしない
20. 20 さいごに https://meety.net/matches/mEJpInxGNfUY
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