目次

第1章：dbtで解決するデータ変換の課題

• データ変換における従来の課題
• 現代のデータ基盤に求められるもの
• dbtとは？
• dbtによる解決策の全体像
• まとめ

第2章：dbtをはじめよう

• ハンズオンのセットアップ
• dbtプロジェクトの作成
• sourceの定義
• モデル構成の全体像
• stagingレイヤーの構築
• モデル間の参照（ref）
• martsレイヤーの構築
• マテリアライゼーションの設定
• Jinjaテンプレートとマクロによる共通処理の再利用
• dbtの実行
• ハンズオンの次に知っておきたいこと
• まとめ

第3章：チーム開発を支えるテスト、ドキュメント、CI/CD

• ハンズオンのセットアップ
• dbt testによるテスト実行
• dbtのメタデータ管理とドキュメント生成
• dbtにおけるCI/CDパイプライン
• ハンズオン：GitHub ActionsによるCI/CDパイプラインの構築
• まとめ

第4章：実践的データモデリング

• 本章で使用するdbtプロジェクト構成
• ビジネスシナリオと分析要件
• stagingレイヤーの実装
• intermediateレイヤーの設計
• ディメンショナルモデルの構築
• データマートの構築とハンズオン実践
• まとめ

第5章：データ品質管理の実践

• データ品質アセスメントと指標設計
• 開発段階での品質保証体制の構築
• 運用段階での異常検知と監視
• チーム間でのデータ品質情報共有
• テスト運用の実践知識
• まとめ

第6章：ワークフローエンジンによるdbtの運用

• ワークフローの実装
• 本番環境でのワークフローの設計と運用
• まとめ

第7章：レイクハウスにおけるdbtの活用

• データレイクからレイクハウスへ
• 本章のハンズオンの概要
• ハンズオン1：Icebergベースのレイクハウスをdbtで扱う
• ハンズオン2：複数プロジェクトで同じレイクハウスを扱う
• Icebergを利用するうえでの注意点
• まとめ

第8章：既存システムからのマイグレーション

• マイグレーションにとどまらない組織の変革へ
• 移行計画の立案
• 段階的な移行実践
• 移行後の改善と最適化
• まとめ

付録A：セマンティックレイヤーの紹介

• セマンティックレイヤーとは
• dbt Semantic LayerとMetricFlow
• ハンズオンの構成とプロジェクト配置
• セマンティックモデルとメトリクスの定義
• MetricFlow CLIによる動的クエリ
• 集計マートとセマンティックレイヤーの対比
• Apache Ossie

付録B：AIによるdbt設計・運用の効率化

• AIとdbt開発
• モデル設計・実装の支援
• レガシーETL移行支援
• MCPとAgent SkillsによるAIエージェント統合
• 実践ガイドライン

付録C：dbtトラブルシューティングガイド

• 体系的トラブルシューティング手法
• dbt実行モデルの理解
• dbt.logファイル解析の基礎
• コンパイルエラーのトラブルシューティング
• ランタイムエラーのトラブルシューティング
• 高度なトラブルシューティング技術