Data Driven Knowledgebase

近年、データ分析の重要性がますます高まっています。しかし、膨大なデータを収集し、分析するには、適切なツールが必要です。そこで今回は、Google Cloud Platform上で提供されているデータパイプラインサービス「Dataform」に焦点を当て、BigQueryと連携した基本的な使い方と魅力について解説します。

Dataformは、SQLワークフローと呼ばれるコードを用いて、BigQueryをはじめとするデータウェアハウスへのデータロード、変換、加工を自動化するサービスです。従来のマニュアル作業によるデータパイプライン構築と比較し、以下の利点を提供します。

• コードによるバージョン管理と変更追跡: Gitリポジトリでコードを管理することで、バージョン管理と変更追跡が可能になり、チームでの開発・運用が容易になります。


• 依存関係の自動解決: ワークフロー間の依存関係を自動的に解決するため、複雑なデータパイプラインでも効率的に構築できます。


• テストと品質保証: テストフレームワークを組み込むことで、データパイプラインの動作検証と品質保証を自動化できます。


• ドキュメント化: コード内にコメントを記述することで、データパイプラインの処理内容をわかりやすくドキュメント化できます。

Dataformは、BigQueryとシームレスに連携し、以下の操作を実行できます。

• BigQueryテーブルの作成・更新: DataformワークフローでSQLクエリを記述することで、BigQueryテーブルを作成、更新、削除できます。


• データロード: 外部データソースからBigQueryへデータを効率的にロードできます。


• データ変換: データをクレンジング、加工、集計するワークフローを構築できます。


• データ品質チェック: データの整合性や精度を検証するアサーション機能を利用できます。

DataformでBigQueryと連携する基本的な手順は以下の通りです。

1.Dataformリポジトリを作成: Gitリポジトリを作成し、Dataformに必要なファイルを準備します。

2.ワークスペースを作成: Dataformコンソールでワークスペースを作成し、BigQueryプロジェクトを紐付けます。

3.SQLワークフローを作成: Dataform coreと呼ばれるSQLファイルで、BigQueryテーブルの作成、データロード、データ変換などの処理を記述します。

4.ワークフローを実行: DataformコンソールまたはAPI経由でワークフローを実行し、DataformがSQLクエリをBigQueryに対して実行します。

DataformをBigQueryと連携することで、以下のメリットが得られます。

• データパイプラインの開発・運用の効率化: コードによる自動化により、データパイプラインの構築、更新、管理を効率的に行えます。


• データ品質の向上: テストと品質保証機能により、データの整合性と精度を維持できます。


• チームワークの強化: コードによるバージョン管理と変更追跡により、チームでの開発・運用を円滑に進められます。


• コスト削減: データパイプラインの自動化により、運用コストを削減できます。

Dataformは、BigQueryと連携することで、データ分析パイプラインの開発・運用を効率化し、データ品質の向上とチームワーク強化に貢献する強力なツールです。この記事を参考に、ぜひDataformを活用して、データ分析基盤の構築と運用を成功させてください。

参考情報

• Dataform公式ドキュメント: https://cloud.google.com/dataform