現代のデータチームは、分析にソフトウェアエンジニアリングのプラクティスをもたらすdbtを採用しています。このガイドは、SnowflakeやBigQueryなどのクラウドウェアハウスよりもカバーされることが少ない、SQL Serverでのdbtの使用に焦点を当てています。著者は、ステージング、中間、マートのレイヤーからなるレイヤードアーキテクチャを説明し、各モデルの背後にあるSQLロジックを解説します。主なポイントは、増分ロードの処理、明確な命名規則の定義、テストによるデータ品質の維持です。SSISやストアドプロシージャに依存しているチームにとって、このアプローチはより透明でバージョン管理された代替手段を提供します。例はSQL Serverに固有ですが、原則はあらゆるdbtプロジェクトに広く適用できます。この記事はシリーズの一部であり、読者はdbtの基礎やツール比較に関する以前の投稿からも恩恵を受けるでしょう。
dbtとSQL Serverを使ったデータウェアハウスのレイヤードモデリングを学びます。設計原則と5つのコアモデルのSQLパターンを解説し、SSISやストアドプロシージャからの移行を支援します。