dbtについて聞いたことがないとしたら、データにおける注目の技術を見逃していることになります。dbtは、クラウドデータプラットフォーム内のデータを変換するためのSQLフレンドリーなワークフローを必要とする15,000を超える組織で採用されています。
分析エンジニアはdbtを使用してSnowflakeやDatabricksなどの主要なクラウドデータプラットフォーム内のデータを変換しており、こうした意欲的な分析エンジニアのコミュニティはますます成長しています。これを受けて当社では、ThoughtSpotにとって、dbtデータモデルに対するセルフサービス分析によってインサイトを導き出す幅広いコミュニティを支援する機会があると考えていました。
昨年、当社ではData Workspaceを介したdbtとの直接統合の提供を開始しました。この統合では、ThoughtSpot Modeling Language（TML）を活用してdbtモデルをThoughtSpot内の検索可能なワークシートに変換します。
そして今日、私たちは次の大きな一歩を踏み出しました。
dbt Labs主催の「Coalesce」に参加された皆さんは、dbt LabsがSemantic Layerのパブリックプレビューを開始したことをご存じでしょう。ThoughtSpotは公式のSemantic Layerローンチパートナーであることをお知らせします。この新しく開発された統合により、ThoughtSpotのようなソリューションで、dbtに定義された指標に直接接続してクエリーを実行可能になり、組織は重要なビジネスロジックを一元的に定義・管理し、バージョン管理を行うことができるようになります。
dbtモデルを活用する
モデルは、ビジネスで活用されて初めて価値を発揮します。ThoughtSpotを使えば、ビジネスユーザーにdbtモデルを提供し、強力で使いやすい検索機能を使用して大規模な分析を行うことができるようになります。
Thoughtspotはdbtの公式Semantic Layerローンチパートナーであり、dbtのセマンティックレイヤーと指標レイヤーとの統合における分析の標準となります。
dbtは、モダンデータスタックでのデータモデリングにおける事実上の標準であり、ThoughtSpotは、ビジネス全体で誰にでも安全で信頼できるセルフサービスライブアナリティクスを提供するエクスペリエンスレイヤーです。この統合により、dbtをすでに使用している数千の組織と、日常的に連携する両社のお客様に多大な価値を提供できると考えています。
データをビジネスユーザーの手に
私たちは、データ分析担当者が、収益、解約率、アクティブ顧客数などのビジネス指標の追跡に関して、「唯一の情報源」を切実に求めていることを把握しています。彼らはすでにdbtでデータをモデル化して組織内のチームに提供しているため、こうした指標を定義・構築するのに、dbtは理想的なソリューションです。
とは言え、データベースのユーザーがデータにアクセスしてインサイトを発展させる場合、通常はSQLのスキルが求められます。ThoughtSpotなら、こうしたアクセスやインサイトの発展も簡単です。検索バーに単語を入力して実行ボタンを押すだけです。
他のユーザーがdbtで指標をどのように使用しているか興味をお持ちの方は、dbt Labsが指標を使って社内のOKRを追跡している方法をご覧ください。また、ThoughtSpotの14日間の無料トライアルに登録すれば、ThoughtSpotとdbtの統合を今すぐお試しいただけます。
