- TBM（Technology Business Management）を小さく始めるためのテンプレートプロジェクトです。
- Zenn Book: TBMガイドをベースにしています。
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TBM導入の複雑さ
- TBMの導入には、データモデルの設計、配賦ルールの定義、データ収集の仕組み構築など、多くの準備が必要です。 このテンプレートは、基本的な構成要素を提供することで、導入の複雑さを軽減します。
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データの可視化
- ITコストを様々な視点（財務、IT、ビジネス）で可視化することは容易ではありません。 このテンプレートは、Grafanaダッシュボードを通じて、すぐに使える可視化を提供します。
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データ収集の手間
- 外部サービスからのデータ収集は、TBM導入の障壁の一つです。 このテンプレートは、主要なサービスからのデータ収集サンプルを提供し、カスタマイズの出発点となります。
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配賦ルールの設計
- コストの配賦ルールを一から設計するのは困難です。 このテンプレートは、基本的な配賦ルールのサンプルを提供し、組織の実情に合わせてカスタマイズできるようにします。
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簡単なセットアップ
- Docker Composeを使って、必要な環境を簡単に構築できること。
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直感的な理解
- サンプルデータを通じて、TBMの基本概念と流れを直感的に理解できること。
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カスタマイズの容易さ
- 最低限の労力で、実際の環境に合わせてカスタマイズできること。
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段階的な拡張
- 小さく始めて、徐々に機能や対象範囲を拡張していけること。
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価値の実感
- TBMがもたらす透明性と意思決定支援の価値を、早い段階で実感できること。
このプロジェクトは、TBMの基本的な構成要素を含み、Docker Composeを使って簡単に環境を構築できるようになっています。以下のコンポーネントが含まれています：
- PostgreSQL: データベース
- dbt: データパイプライン
- dlt: データ収集
- Grafana: 可視化
graph TD
EXT1[Salesforce]
EXT2[SAP]
EXT3[MS365]
EXT4[CRM]
subgraph tbmt[TBM template]
DLT[dlt]
DBT[dbt]
DB[(PostgreSQL)]
GF[Grafana]
end
EXT1 --> DLT
EXT2 --> DLT
EXT3 --> DLT
EXT4 --> DLT
DLT --> DB
DB --> DBT
DBT --> DB
DB --> GF
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データの収集
- dltで、各種外部サービス（Salesforce、SAP、MS365、独自開発CRM）からデータを収集します。
- 現在はモックデータを使用して、DBに保存しているだけです。配賦には利用されません。
- 実際の環境では、APIを通じて実データを収集し、配賦ロジックにつながるようにカスタマイズします。
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データの変換と配賦
- dbtで、サンプルデータをTBMタクソノミーに基づいて変換し、配賦ルールに従ってコストを配賦します。
- 配賦の流れは以下の通りです：
- コストプール → ITタワー
- ITタワー → テクノロジーサービス
- テクノロジーサービス → ビジネスユニット
- テクノロジーサービス → ビジネスケイパビリティ
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データの可視化
- Grafanaで、変換・配賦されたデータを様々な視点で可視化します。
- 全社から部門、IT視点、財務視点へとドリルダウンするダッシュボードを提供しています。
- 配賦の内訳を説明するためのダッシュボードも用意しています。
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カスタマイズと拡張
- 組織の実情に合わせて、配賦ルール、データ収集、可視化などをカスタマイズします。
- テンプレートはあくまで出発点であり、実際の環境に合わせて拡張していくことを想定しています。
graph TD
subgraph compose[Docker Compose]
subgraph ELTC[ELT container]
DLT[dlt]
DBT[dbt]
end
subgraph DBC[DB container]
DB[(PostgreSQL)]
end
subgraph BIC[BI container]
GF[Grafana]
end
end
DLT --> DB
DB --> DBT
DBT --> DB
DB --> GF
user[開発者] --> GF
user --> DB
user --> DLT
user --> DBT
- vscode devコンテナ での開発が単純になる様に、dltとdbtは同じコンテナに配備しています。
- Docker Desktopがインストールされていること
- Git がインストールされていること
git clone https://github.com/suwa-sh/tbm-template.git
cd tbm-templatedocker compose build
docker compose up -d
# vscode devコンテナとしても利用できます。# ELTコンテナに入る
docker exec -it elt bash
# サンプルデータをロード
cd /app/dbt/src
dbt seed --full-refresh
dbt run --full-refresh
# データ検証
dbt test
# ドキュメント生成
dbt docs generate
dbt docs serve
# コンテナから出る
exit- lineage graph
- url: http://localhost:3000
- ユーザー名: admin
- パスワード: admin
- ダッシュボード
- 全社
- 部門ごと
- 配賦内訳
- 全社
tbm-template/
├── dbt/ # データパイプライン
│ ├── files/ # dbt設定ファイル
│ └── src/ # dbtプロジェクト
│ ├── seeds/ # サンプルデータ
│ ├── models/ # データモデル
│ └── tests/ # 整合性チェック
├── dlt/ # データ収集
│ └── connectors/ # 各種データソースコネクタ
├── grafana/ # 可視化
│ └── provisioning/ # Grafana設定
├── compose.yml # Docker Compose設定
├── Dockerfile.dev # 開発用Dockerfile
└── requirements.txt # Pythonパッケージ
配賦ルールは以下のファイルで定義されています：
dbt/src/seeds/master_tbm__*.csv: TBMタクソノミーに合わせた定義 ※基本的に変更不要です。dbt/src/seeds/master__*.csv: 組織固有のデータdbt/src/seeds/allocations__*.csv: 配賦のルールdbt/src/seeds/entries_plan.csv: 予算データdbt/src/seeds/entries_cost.csv: コストデータ
これらのファイルを編集し、dbt seedコマンドを実行することで、配賦ルールを更新できます。
dlt/connectors/ディレクトリには、以下の外部サービスからデータを収集するためのサンプルコードが含まれています：
- Salesforce
- SAP
- Microsoft 365
- 独自開発CRMシステム
これらのコネクタを実際の環境に合わせてカスタマイズし、dlt/main.pyを実行することで、データを収集できます。
# ELTコンテナににdltもインストールされています
docker exec -it elt bash
# データ収集を実行
cd /app
python ./dlt/main.py
# コンテナから出る
exit