ドキュメント生成：schema.yml と dbt docs を本気で書く

version: 2
models:  - name: fct_orders    description: |      確定済みの注文 (キャンセル・返金後の最終状態)。
      **粒度**: 1 行 = 1 注文      **更新**: 毎時 00 分に incremental      **下流**: BI ダッシュ ("売上 - 月次"), マーケ施策効果計測
      過去事象:      - 2027-08: 返金処理を別行に分離 (revenue_amount を導入)    config:      meta:        owner: "team:commerce@hukuhuku.co.jp"        sla_hours: 6        published: true             # Bot に公開するか        contains_pii: false    columns:      - name: order_id        description: |          注文の一意識別子。UUID 形式 (例: 'a1b2c3...')。          冪等な操作のキーとして使う。        tests:          - unique          - not_null
      - name: customer_id        description: "顧客 ID (dim_customers への FK)。匿名注文は 0"        tests:          - not_null          - relationships:              to: ref('dim_customers')              field: customer_id
      - name: amount_jpy        description: |          注文金額 (JPY、税込)。          負の値は禁止 (キャンセル分は別行で revenue_amount をマイナス計上)。        tests:          - dbt_expectations.expect_column_values_to_be_between:              min_value: 0
      - name: ordered_at        description: "注文時刻 (UTC、ISO 8601)"

{% docs customer_id_desc %}顧客 ID。dim_customers.customer_id への外部キー。- 匿名注文: 0- テストアカウント: -1- マイグレーション中の暫定値: -2 (2027/01 までに完了予定){% enddocs %}
{% docs amount_jpy_desc %}注文金額 (JPY、税込)。返品・キャンセル分は別行で減算。※ 米ドル等の場合は ordered_at 時点のレートで JPY 換算済み。{% enddocs %}

columns:  - name: customer_id    description: "{{ doc('customer_id_desc') }}"  - name: amount_jpy    description: "{{ doc('amount_jpy_desc') }}"

dbt docs generate    # target/ にメタデータ HTML 生成dbt docs serve       # localhost:8080 で確認dbt docs serve --no-browser --port 8888  # ブラウザ自動起動なし

name: dbt metadata coverageon: [pull_request]
jobs:  meta-coverage:    runs-on: ubuntu-latest    steps:      - uses: actions/checkout@v4      - run: pip install dbt-bigquery==1.8.*      - run: dbt deps && dbt parse      - name: Check column descriptions on published models        run: |          python -c "          import json          m = json.load(open('target/manifest.json'))          missing = []          for n, node in m['nodes'].items():              if node['resource_type'] != 'model': continue              if not node.get('config', {}).get('meta', {}).get('published'):                  continue              for c, cfg in node['columns'].items():                  if not cfg.get('description'):                      missing.append(f\"{node['name']}.{c}\")          if missing:              print('Missing descriptions:', missing)              exit(1)          "

exposures:  - name: weekly_revenue_dashboard    type: dashboard    url: https://lookerstudio.google.com/...    owner:      email: bi-team@hukuhuku.co.jp    description: "週次経営会議で使う売上ダッシュ"    depends_on:      - ref('fct_revenue_daily')      - ref('dim_customers')
  - name: churn_prediction_model    type: ml    description: "解約予兆 ML モデル (週次で再学習)"    depends_on:      - ref('fct_user_events')      - ref('dim_customers')