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公開：2024-10-11

クラスメソッドがdbt Labsから最優秀パートナー賞を受賞、データ変換ツールの普及に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• クラスメソッドがdbt Labsから賞を受賞
• Partner of the Year 2024 – Asia/Japanを獲得
• dbtの導入支援でデータ活用を促進

クラスメソッドがdbt Labsから最優秀パートナー賞を受賞

クラスメソッド株式会社は、クラウド型データウェアハウス向けデータ変換ツールを提供するdbt Labs, Inc.から「Partner of the Year 2024 – Asia/Japan」を受賞した。この賞は、前年度のサービス拡販と技術支援において最も貢献したパートナー企業に贈られるものだ。クラスメソッドは2022年3月からdbt Labsの日本国内初の販売パートナーとして協業を開始している。^[1]

dbtは、クラウド型データウェアハウス上でのデータ変換処理を高速かつ高品質に行えるツールである。モダンデータスタック（MDS）の実現に欠かせない重要なサービスの一つとして、クラスメソッドはdbtの導入支援を行ってきた。MDSは、フルマネージドのクラウドサービスや各種SaaSを組み合わせて運用・保守にかかる手間を大きく軽減させる考え方として注目されている。

クラウドベースのデータ分析基盤導入の拡大に伴い、dbt利用企業も増加している。クラスメソッドは、これからもお客様のデータ活用に向けた技術支援を、dbt Labsとともに推進していく方針だ。この受賞を機に、クラスメソッドはさらなるデータ活用支援の強化と、モダンデータスタックの普及に貢献することが期待される。

クラスメソッドとdbt Labsの協業概要

クラスメソッドのデータ活用支援の詳細はこちら

モダンデータスタック（MDS）について

モダンデータスタック（MDS）とは、クラウドベースのデータ分析基盤を構築するための新しいアプローチを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• フルマネージドのクラウドサービスを活用
• 各種SaaSを組み合わせて柔軟な構成が可能
• 運用・保守にかかる手間を大幅に軽減

MDSの中核を担うdbtは、クラウド型データウェアハウス上でのデータ変換処理を効率化するツールである。シンプルなSQL文による操作や、データモデルの依存関係の可視化、バージョン管理、テストと実行スケジューリングなどの機能を提供し、データエンジニアリングの生産性を大幅に向上させる。クラスメソッドは、このdbtの導入支援を通じて、企業のデータ活用を促進している。

クラスメソッドとdbt Labsの協業に関する考察

クラスメソッドがdbt Labsから「Partner of the Year 2024 – Asia/Japan」を受賞したことは、日本市場におけるモダンデータスタックの普及と、両社の協業の成功を示している。特筆すべき点は、クラスメソッドが単なる販売パートナーではなく、技術支援においても大きな貢献をしていることだ。この強みを活かし、今後はより多くの企業に対してデータ活用の具体的な方法論を提供できる可能性がある。

一方で、急速な技術革新と市場の変化に伴い、データ分析基盤の構築方法も日々進化している。クラスメソッドとdbt Labsは、常に最新のトレンドとベストプラクティスをキャッチアップし、顧客に提供し続ける必要があるだろう。また、データセキュリティやコンプライアンスへの対応も、今後さらに重要になると予想される。両社がこれらの課題にどのように取り組むかが、今後の成長の鍵を握ると考えられる。

今後、クラスメソッドにはdbtを含むモダンデータスタックの導入事例を積極的に公開し、日本企業のデータ活用レベルの底上げに貢献することが期待される。同時に、dbt Labsには日本市場特有のニーズに応じた機能開発や、日本語ドキュメントの充実などが求められるだろう。両社の継続的な協業と革新的なアプローチが、日本のデータ駆動型ビジネスの発展を加速させることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「クラスメソッド、クラウド上データ変換ツールのリーディング企業 dbt Labs からPartner of the Year 2024 – Asia/Japanを受賞 | クラスメソッド株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000385.000014901.html, (参照 24-10-11).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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