株式会社リクルート様の社内勉強会で用いた資料となります。 関係者の許諾を得て公開しています。 ＜採用・カジュアル面談＞ https://kazaneya.com/recruit ＜サービス提供＞ https://kazaneya.com/service
アナリティクスエンジニアのキャリアとデータモデリング 〜資料「30分でわかるデータモデリング」を読む前に知ってほしいこと〜 / 20240116
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データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
法人データの取得と活用 #kazaneya / 20230425
風音屋30分リサーチ#1「法人データの取得と活用」の資料となります。 法人データ利用を検討する際の参考資料としてご活用ください。
データエンジニア2人がデータ整備周りの採用難について考える
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 風音屋 アドバイザーの “たけっぱ”（@takegue） です。 データを整備できる人材が見つからない、採用できない――。 データ活用を考える多くの企業がぶつかる問題です。 どうすればデータエンジニアに来てもらえるのか。 そもそも「データの整備」はデータエンジニアだけの仕事なのか。 風音屋代表の “ゆずたそ”（@yuzutas0）さん と僕のデータエンジニア2人で考えてみました。 ※この記事は、YouTube動画「データマネジメント.fm」の第2回目「データ整備の人材獲得」 を書き起こし、加筆・修正したものです。 書き起こし・編集：
dbt 開発で使える SQL スタイルガイドを導入した話
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 この記事では dbt 開発で使える SQL スタイルガイドを導入した話について紹介します。 SQL スタイルガイドを導入した背景 現在 dbt を利用したデータパイプライン開発が活発になってきています。 データパイプラインは「信頼性の高い分析」を効率的かつ迅速に実現するために構築します。 そのため、データの信頼性を担保する仕組みは積極的に導入したほうが良いと考えられます。 今回は以下のような点でデータの信頼性を担保できると考え、 dbt 開発環境に SQLFluff (L
dbt × SQLFluff を GitHub Actions で動かす時の情報漏洩リスクとその対策
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 今回 dbt を利用したデータパイプラインの開発時に、SQLFluff(Linter) を動作させる GitHub Actions を構築しました。 GitHub Actions で SQLFluff を動作させる手順は kazaneya/sqlfluff-dbt-starterkit に公開しているので、よかったら活用してみてください。 この記事では GitHub Actions の環境構築時に発覚した情報漏洩リスクの原因と対策を dbt compile の仕様と合わせ
ログ欠損が発生した時、データエンジニアは現場でどう対応しているか
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 風音屋 アドバイザーの “たけっぱ”（@takegue） です。 Webサーバやアプリケーションなどのログが何らかのトラブルで欠損する「ログ欠損」は、データエンジニアが現場でよく遭遇するトラブルです。 しかし本などを見ても、意外と解決方法は載っていません。 そこで風音屋の創業者である “ゆずたそ”（@yuzutas0）さん と、ログ欠損が発生した際、データエンジニアとしてどのような対応をしているかを語り合いました。 ※この記事は、YouTube動画「データマネジメント.fm」の第1回目「ログ欠損が発生した際にどういった対応をしている
Redshift Serverless について見かけた課題と対応策 - Qiita
Redshift Serverless について見かけた課題と対応策（2022年7月19日時点）をまとめました。GitHubリポジトリ「Awesome Redshift JP」にまとめた内容の転記です。 概要 プレビュー料金に見える→金額あってそう 名前空間やワークグループの削除エラー→英語表示 ProvisionedとAPIが違う→ラッパーを使う 時間課金でストリーミング不向き→二台構成 or マイクロバッチ化 Redshift Serverless の料金表が「プレビュー」のままに見える（2022年7月19日時点） 日本語だと「プレビュー」の記載がありますが、英語だとPreviewの記載は外れています。 料金表の内容も同じなので、日本語の翻訳が間に合っていないようです。 日本語の料金表: 英語の料金表: Redshift Serverless の名前空間やワークグループの削除ができない
Overview of The Modern Data Stack / モダンデータスタック概論
顧客に価値を届け続けられる プロダクトであるために ~B2B SaaSにおいてプロダクトビジョン・戦略を改めて 策定するまでの道のり~
累計参加者8,500名！ #DataEngineeringStudy の43スライドから学ぶ、データエンジニアリングの羅針盤 / 20220224
primeNumber主催イベント「01(zeroONE)」兼「DataEngineeringStudy番外編」の登壇資料です。掲載内容は収録時点の情報にもとづきます。 https://01.primenumber.co.jp/ https://forkwell.connpass.com/event/237704/
Data Management Guide - 事業成長を支えるデータ基盤のDev&Ops #TechMar / 20211210
---------------------------------------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec ---------------------------------------------------------------------------------------- 「Tech × Marketing Conference 2021 #データマネジメント」基調講演の登壇資料です。 https://techxmarketing.connpass.com/event/229173/ データ活用やDXが注目されている一方で、実際にプロジェクトを進めようとすると「必要なデータが入力されていない」「用途を実現できるほどデータ品質が高
データマネジメント・データエンジニアリング特化の「技術顧問」サービスを提供開始
合同会社風音屋（本社：東京都中央区、代表社員：横山翔）は、データ活用やDX推進に関わる方々を対象に、データマネジメントやデータエンジニアリングに特化した「技術顧問」サービスの一般提供を開始します。 ■背景と目的 データ活用やDXが注目されている一方で、実際にプロジェクトを進めようとすると「必要なデータが入力されていない」「用途を実現できるほどデータ品質が高くない」「具体的にどのようにデータを連携するのか分からない」といった課題が次々と浮上します。 さらに、データ整備に投資をしても「コンサルティング会社や開発ベンダーに任せたがデータ更新が遅延してばかりで改善の兆しがない」「フリーランスのデータエンジニアにシステム構築をお願いしたが、作り逃げされてしまって、残されたシステムの運用に困っている」「内製エンジニア部隊を立ち上げたが、社内にスキルを評価できる管理職がいない」といった組織課題が次々と浮
こんなデータじゃ機械学習できねぇよ MLにおけるデータマネジメントの重要性
Machine Learning Casual Talkは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。前半は使えないデータとは何かについて。 自己紹介 ゆずたそ氏（以下、ゆずたそ）：では、発表を始めたいと思います。「データマネジメントなきMLは、破綻する。〜こんなデータじゃ機械学習できねぇよ問題の処方箋〜」という話をしたいと思います。 はじめに、まず自己紹介です。「yuzutas0」というアカウントをやっています。機械学習の専門家ではないのですが、機械学習を使った施策に
『データマネジメントが30分でわかる本』を出版しました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
『データマネジメントが30分でわかる本』をKindleで販売開始しました！データ活用に関わる方々はぜひお買い求めいただければと思います！https://t.co/aRRYIsJeqR— ゆずたそ (@yuzutas0) March 13, 2020 （自称）企画屋・コンセプトデザイナーの @yuzutas0 です。 共著者・寄稿者を初めとして、スポンサーやレビュアーの皆様、各所で書籍を紹介してくださった皆様、 その他何らかの形でご協力いただいた皆様、本当にありがとうございました。 発売から間が空きましたが、スポンサー報告が完了したので、このブログに制作秘話をまとめます。 自費出版に関心がある人のヒントになれば幸いです。 もくじ もくじ 1. 書籍について 1-1. 書籍概要 1-2. 購入方法 1-3. 本書への反響 1-4. 関係者の皆様 2. 裏話 2-1. きっかけ 2-2. 企画
DXに関する私的な殴り書き - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事について 共感している そもそもDXとは何か デジタル中心のビジネスにどうシフトするか デジタル中心のオペレーションにどうシフトするか 顧客や従業員がラクになる体験（UX） 最近やっている案件 みんなすごい この記事について 下書きの状態で公開することにした。 主観と経験で書いているので、細かい話は要事実確認。 反響があったら後でブラッシュアップするかも。 特定の名前が分かる形での非公開情報は載せていない。 共感している DXという言葉は使わなかったけど、過去に似た内容で登壇したので、一連のツイートに共感しますhttps://t.co/bh8dWDxjpWhttps://t.co/gJjrvLf6tu https://t.co/cTW35ELvIE pic.twitter.com/ImjPYWPP5R— ゆずたそ (@yuzutas0) May 26, 2020 そもそもDXとは何
データマネジメントなき経営は、破綻する。by @yuzutas0 / 20200419
データマネジメントなき経営は、破綻する。 〜2つのデータ分析プロジェクトに学ぶ「残酷な真実」〜 第1回 DLG Cross (データマネジメントとデータパイプライン) の発表資料です。 https://data-learning-guild.connpass.com/event/170177/ データマネジメントの Why（なぜ必要か） What（どんな活動なのか） How（どうやるのか）について、 データ分析プロジェクトの成功例と失敗例を比べながら紹介します。 参考文献『データマネジメントが30分でわかる本』 https://amazon.co.jp/dp/B085W4YSZJ/ [2020-04-21] 一部表現を修正しました。
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【Quollio】メタデータ・マネジメント入門
民間企業におけるデータ整備の課題と工夫 / 20220305
Amazon.co.jp: データマネジメントが30分でわかる本: ゆずたそ (著), はせりょ (著), 株式会社風音屋 (著), ゆずたそ (編集): Digital Ebook Purchas