Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データカタログ運用物語 〜令和6年夏の理想と現実〜
Search
kuro
July 26, 2024
Programming
1
310
データカタログ運用物語 〜令和6年夏の理想と現実〜
Cloud Operator Days2024で登壇した時のスライドです。
kuro
July 26, 2024
Tweet
Share
More Decks by kuro
See All by kuro
Weak References in Go 1.24: Memory Management Superpowers
kuro_kurorrr
0
42
サプライチェーン攻撃に学ぶModuleの仕組みと セキュリティ対策
kuro_kurorrr
3
960
PipeCD と Bucketeer の Document MCP Serverを作って公開した話
kuro_kurorrr
0
140
近頃の気になるGo testingパッケージ
kuro_kurorrr
3
550
Go1.25からのGOMAXPROCS
kuro_kurorrr
3
1.4k
Go Modules: From Basics to Beyond / Go Modulesの基本とその先へ
kuro_kurorrr
0
160
最速Green Tea 🍵 Garbage Collector
kuro_kurorrr
4
900
fieldalignmentから見るGoの構造体
kuro_kurorrr
0
190
Go1.24 go vetとtestsアナライザ
kuro_kurorrr
2
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
理論と実務のギャップを超える
eycjur
0
170
bootcamp2025_バックエンド研修_WebAPIサーバ作成.pdf
geniee_inc
0
120
Webサーバーサイド言語としてのRustについて
kouyuume
0
470
チームの境界をブチ抜いていけ
tokai235
0
190
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
480
Go言語の特性を活かした公式MCP SDKの設計
hond0413
1
320
AIと人間の共創開発!OSSで試行錯誤した開発スタイル
mae616
2
740
Server Side Kotlin Meetup vol.16: 内部動作を理解して ハイパフォーマンスなサーバサイド Kotlin アプリケーションを書こう
ternbusty
3
220
Things You Thought You Didn’t Need To Care About That Have a Big Impact On Your Job
hollycummins
0
240
Go言語はstack overflowの夢を見るか?
logica0419
0
490
品質ワークショップをやってみた
nealle
0
570
Devoxx BE - Local Development in the AI Era
kdubois
0
130
Featured
See All Featured
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.5k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
49
51k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.5k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Transcript
データカタログ運用物語 〜令和6年夏の理想と現実〜 Cloud Operator Days Tokyo 2024 kuroda naoki
自己紹介 - 名前:kuroda naoki - 所属:株式会社サイバーエージェン トAI事業本部 プリズムパートナーカンパニー kuro @knkurokuro7
データカタログとは データカタログとは、データレイクなどからユーザーが取得したいデータを容易に取得できるよう にするために管理されているメタデータのカタログ。 引用: https://www.techtarge t.com/searchdataman agement/definition/da ta-catalog
データカタログとは - DataHubという LinkedIn製のOSSをホ スティング。 - EKS,Helm,OpenSear ch,MSK(Kafka),RDS を使ってホスティングし て、CI/CDには、
GitHub Actions ,Terraform等
データカタログとは メタデータを検索できる
データカタログで解決したい課題 - 散乱するメタデータ - 誰かが知っているテーブルの意味 - 使われているかどうかわからないカラム - データ抽出の際のコミュニケーションコスト -
DSはもちろんビジネスサイド、エンジニアの間でデータの知識に差 がある。
理想の形 1. データカタログをまずは見にいく習慣がある。 2. どこに何のデータがあるかわかる。 3. 過度なコミュニケーションコストがかかることなく、データに関する意思決定が行わ れる。 →まずはここさえ見ればデータのことはなんでもわかる形を目指す
当初の目論見 まずは使われることを目指して、 1. 明確なユースケース 2. メタデータが更新され続けていること の2つの要素があればなんとかなりそう?
1. 明確なユースケース 1.データ抽出の際にどのカラムを使えばいいのかを把握できるようなカタログとして使う。 - よく使うテーブルやカラムの中身がすぐにわかる。 - 同じような名前のカラムがあるときにその違いがわかる。 2. エンジニアがシステム開発の際にカラム同士の関係や使われ方を理解するために使う。 -
mysqlやdynamodb,snowflakeのカラムの意味や関係性を把握する。 3. 新しい人が入ってきた時にデータ理解のオンボーディング資料として使う。 4. あるデータに対して属人化しそうな特殊な意味が追加されたときにメモとして使う。
2. データが更新され続けていること 1. メタデータを人が更新するタイミングがあること。 - 作業のついでにメタデータを書き込んでもらう。 - 例えば)テーブルAは古いので2024年6月時点で使っていませ ん。カラムBにはこの抽出で使うデータが入ってます。 2.
メタデータがシステムが更新するタイミングがあること。 - システム的に毎日自動連携する。 - 例えば)Snowflakeのカラム情報をGitHub Actions で連携す る。
1. 明確なユースケース はある程度固まってるから、 2. メタデータが更新され続けていること に注力しよう!
施策①連携できるメタデータの幅を増やす - DataHubのメタデータ自動連携をGithubActionsで毎日実行。 - Snowflake,dbt,MySQL,DynamoDB、Business Glossary(DataHubでの用語集 みたいな感じのもの、カラムやテーブルに紐付けられる。)等を連携する。
施策②散らばったテーブルメタデータを取り込む - 外部から連携されるSnowflakeテーブルごとのExcelカラム情報がGoogleDrive だったり、Slackだったり、個人のローカルだったりに散らばっていた。 - それを、CSVに変換して、DataHubのCSV Ingestionという機能で連携。
これで使ってもらえる!→実際データ抽出の際に参照してもらった り。。。
それでも残る課題 最初は物珍しさと集約したテーブルメタデータのため多少使われていた が、徐々に使われなくなりつつある。。
それでも残る課題 実際にヒアリングしてみると、想定していたユースケースでは使い慣れた他のツールで 代替されている。 →定期的に必要な業務に組み込む =データカタログがないと成り立たない業務フロー
これからやりたいこと - データの鮮度をデータワークフローの中で管理する。 - 毎日データを連携するStep FunctionsでのETLフローがあり、 その中でクエリの履歴やカラムの更新情報を取得して、 DataHub APIで「deprecated」 tagを付与する。
これからやりたいこと
これからやりたいこと - 今まであまりできていなかった「不要なテーブルの棚卸し」という業務に組 み込むことでよりデータカタログを見に行く機会が増えるのではないか。 - ここまでを実際にやりたかったのですが、間に合わなかったので、またどこ かでお話しできれば。。
まとめ - ユースケースを定義して周知するだけではツールは使ってもらえな い。 - 他のツールでは代替できないような用途に使えるように、業務フ ローに組み込む。 - そもそも既にデータカタログ起点で、「どこで使えるのか」を考えてし まっている。→心底必要でないなら作らない方が良かったのかもし
れない。