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

2025/4/10に開催されたTokyo dbt Meetup #13の「dbtと連携するBI製品＆機能ざっくり紹介」の登壇資料です
https://www.meetup.com/ja-JP/tokyo-dbt-meetup/events/306580436/?eventOrigin=group_upcoming_events

1. 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
2. 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！
3. 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！
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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/
9. 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
10. 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/
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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
16. 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/
17. 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
18. 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/
19. 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/
20. 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
21. 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
22. 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
23. 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
24. 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
25. 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
26. 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
27. 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
28. 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
29. 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
30. 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
31. 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
32. 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
33. 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
34. 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/
35. 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/
36. 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
37. 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
38. 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
39. 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…？
40. ご清聴ありがとうございました！