第4回 データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会 - connpass
最近この辺の仕事をし始めていて会社の人が教えてくれたので、初参加してきました。YouTube ライブだったので、かなりお手軽な参加でした。
今回は LT 祭り。技術の話から温かみのある話まで、網羅的に話を聞けた気がします。
当日の #前向きデータ整備人
以下、個人的なメモです。
どうやって「データを整備すると良いことがある」を周りに伝えるか
主催者のしんゆうさん
使う人の気にすることを減らし、本来の分析に集中させるためにも、データ整備が必要。
データ分析する人は難しい SQL 書きたいわけではないですからね。データ分析をしたいわけでもないし、意思決定を素早くしたいはず。
データ整備に必要な「実装設計書」の作成とコミュニケーション事例
（フォーム URL を公開してよいか分からないので載せない）
小川 卓さん
分析の質は取得しているデータの質に依存する。いくら AI とかが発達してもこれは変わらない。まあそうだよね。
もう一度、表計算ソフトを愛でる
高比良 めぐみさん
秘伝のタレしがちだけど、使いどころによるという話。
個人的には、使い捨てのスプレッドシートや、BigQuery を介した機械的な利用には良さそうな気はしている。
スキル0が曖昧な領域を埋めるために人の流れを整備した話
TODO: 資料が公開されたらここに貼る
山崎 隆弘さん
今の会社は大企業ではないとは言え、関係性を増やすのは少し分かる。私がひきこもりニートなので、そんなには出来ないし、やりすぎないようにもしているけど。
embulk, digdagを用いたデータ基盤構築
土川 稔生さん
BigQuery に集約するためのノウハウの話だった。
今回話には出なかったけど、Redash のクエリの数は辛くないのかな。
私もちょっと前まで Redash を構築したり、少し SQL 書いてたけど、Redash のクエリ数が多くて辛い問題はあった。
最近機会があって Looker を学習しているけど、「ビジネス職の方がかんたんにデータを扱えるとはこういうことか」と感動している。学習や導入が進んだらどこかで話したい。
未来を変える！ Withユーザー志向
成瀬エールさん
多くの運用担当者は、“与えられた環境の中だけ” の発想で運用、改善を行います。かつ結構我慢強いものです。
この件に限らず、とても良くわかる。そのためにもこちらから踏み込んで、理解したり知ってもらうことは必要。
業務データ整備における課題と対応について
（資料は連絡が来たら送るとのこと）
和田怜さん
ここまで自由奔放なデータを扱う予定はいまのところなさそうだが、大変そうだな…。
“あえて"データ整備人になるメリットを前向きに考えてみた
香村貴之さん
意思決定の支援
意思決定の最大化
手段にフォーカスするのではなく、目的にフォーカスする。
解釈と説明がうまいと思いました。今回一番刺さりました。