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。