壊れないデータ基盤の作り方
BigQuery + dbt + Airflow で長期運用してきた知見を体系化する連載シリーズ。読者リアクションに応じて拡充・続編を続けていきます。
データ基盤を「Excel依存から救う」最初の一歩
「Excelで月次集計を朝8時から作り始める」を過去にする、最も小さく始める方法。最初の3週間で何をやるかを実例で。
DWH選定で迷わない3軸：コスト・運用・採用
BigQuery / Snowflake / Redshift。「結局どれがいいの？」を現実的な3つの軸で判断する基準を共有します。
dbt 導入時に最初の3週間でやるべきこと
dbt は「気軽に使える」ツールではない、と私たちは思っています。最初の3週間で型を作るかどうかで、3年後の運用負荷が決まります。
「夜中に止まるパイプライン」を撲滅する監視設計
アラート粒度・Runbook・SLO設計。夜中の障害対応を「人間がいなくても回る」状態に持っていくための設計図。
データカタログを「使われる」状態にする現実解
DataHub・Atlan・dbt docs。「カタログを入れたが誰も見ない」を防ぐための運用設計。
本番運用5年、チーム3人で回せる構成のために決めた7つのこと
5年継続のクライアント案件でたどり着いた、運用負荷を最小化する設計判断の集大成。SNS拡散狙いの代表記事。
bigquery のコストを「読める」状態にする運用
月のクエリ費用が気付いたら $1万ということ、ありませんか。コストを読み・抑え・予測する 3 階層の仕組み作りを実コード付きで。
セルフサービスBI：エンジニアが介在しない仕組み作り
「ダッシュボード作って」を毎日言われる現場から脱却。現場担当者が自分で作る・修正できる bi 環境の設計と運用。
データ品質：「テストが通る」だけでは不十分
dbt test を通すのは最低条件。本当のデータ品質は「現場が信用して使える」状態を作ること。Great Expectations と監視設計の 5 階層。
データチームの最適規模と役割分担
1 人で立ち上げ、3 人で運用、10 人で組織化。フェーズごとのデータチーム設計と、よくある失敗パターン。
本番停止しても1時間で復旧する設計
BigQuery / Snowflake / Redshift それぞれのバックアップ戦略と、実際に「全部消えた」状態から 1 時間で復元する Runbook。
DWH引っ越しを失敗しない3ヶ月計画
Redshift → bigquery、BigQuery → snowflake。年契約の更新タイミングで考えたい DWH 移行を、3 ヶ月で完遂する計画書。
べき等性 (Idempotency)：「同じ処理を 2 回実行しても結果が変わらない」を保証する
ジョブが失敗してリトライ → データが二重計上された。バッチが重複実行 → 売上が 2 倍に。データ基盤の悲劇の多くはべき等性の欠如が原因。Idempotency Key・MERGE・upsert・冪等な API 設計まで Python / SQL サンプル付き。
データ層とセマンティック層を分ける：手法・ツール比較と dbt での具体例
「売上」の定義が BI ごとに違う問題は、層を分けないと解けません。分離の設計思想、ツール5方式のメリデメ、どこに何を置くかの判断基準を、dbt の具体例とともに整理します。
見せる範囲を層で設計する ── 行・列レベルの制御をどこに置くか
誰に何を見せるかを、どの層で決めるか。表を分ける、ビューで絞る、行や列に制御をかける。それぞれの利点と、管理しきれなくなる境目を整理します。
セマンティック層へ移行する ── 二重管理を作らずに進める
既存の定義が各所に散らばった状態から、どう集約するか。一斉に切り替えるのは無理なので、並行期間ができます。そこで二重管理を作らない方法を扱います。
上流の変更で壊れないために ── データ契約の現実解
列名が変わった、区分が増えた、値の意味が変わった。上流の変更で下流が壊れる問題を、取り決めと検知の両面から扱います。理想論ではなく、実際に運用できる形で。
メタデータ管理をどこまでやるか ── 埋まらないカタログを作らない
全テーブルに説明を書く。始めると必ず途中で止まり、半端に埋まったカタログが残ります。何を機械に任せ、何を人が書くかの線引きを扱います。
使われないテーブルを消す ── 増え続ける資産の整理
テーブルは増える一方で減りません。消しても影響がないはずなのに、確信が持てないので残る。消せる状態をどう作るかを、設計と運用の両面から扱います。
まずは、現状を聞かせてください。
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