■ 1. 背景と課題
- データ分析SQLは事前に定義された正解が存在しないためテストが困難
- テスト観点が標準化されておらず品質が担当者の経験に依存する
- エラーなく実行されるサイレントバグ（NULL計算による欠損等）が発生しやすい
- データ整合性確認のレビューに多大な工数を要する
■ 2. 頻出するバグパターン
- NULL/Unique仕様の乖離:
- データ仕様と実態の不一致により計算結果が欠損する
- Fan-out（レコード増幅）:
- 結合時のキー重複により集計値が意図せず増幅する
- 複雑ロジックのブラックボックス化:
- Window関数など複雑な処理において実装ミスが見落とされやすい
■ 3. 解決策
- ツール開発:
- Google Colab上で動作するデータプロファイリングツールを開発
- CTEの統計情報（NULL数・ユニーク数）を自動算出する機能を搭載
- 実テーブル一括作成機能により中間データを可視化し複雑ロジックを検証可能にする
- プロセスの標準化:
- テスト観点を必須（MUST）と推奨（WANT）に分類する
- 体系的な品質保証体制を構築し観点の属人化を解消する
■ 4. 導入効果
- 品質保証のベースラインが向上する
- 手戻りが削減される
- レビュー工数が大幅に削減される