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データ民主化を加速する仕組み作り -BigQuery Sharing の活用-
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PLAID Tech
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September 25, 2025
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データ民主化を加速する仕組み作り -BigQuery Sharing の活用-
https://nikkei.connpass.com/event/364257/
PLAID Tech
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September 25, 2025
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Transcript
© PLAID, Inc. 2025.09.25 NIKKEI Tech Talk データの民主化はどこまで進んだか?〜民主化を支える技術と文化〜 データ⺠主化を加速する仕組み作り -BigQuery
Sharing の活⽤- 株式会社プレイド しおざわ はじめ
© PLAID, Inc. 2 しおざわ はじめ 塩澤 元, Hajime Shiozawa
プレイドのソフトウェアエンジニア これまで主にプロダクト基盤の開発を担当 今はデータ基盤の開発がメイン プレイド⼊社前は⾦融ミドルウェアの開発やスタート アップで toC アプリの開発などに携わりました 2
© PLAID, Inc. プレイドについて 3 ⼀⼈ひとりに合わせた 顧客体験を提供 Web や App
の訪問者の⾏動を 顧客ごとにリアルタイムに解析 CX (顧客体験) プラットフォーム
© PLAID, Inc. アジェンダ 1. なぜ今、データの⺠主化か? 2. ⺠主化に向けた取り組み 3. まとめ
4
© PLAID, Inc. なぜ今、データの⺠主化か? 5
© PLAID, Inc. プレイドのミッション 6 “データによって⼈の価値を最⼤化する” データ活⽤はプレイドの事業の根幹 主⼒プロダクトである「KARTE」は、膨⼤なデータを扱うプラットフォーム プレイドの「顧客」だけに限らず、 社員⼀⼈ひとりもデータを活⽤して価値を⽣み出す必要がある
© PLAID, Inc. プレイド組織の変化 7 グループ企業 新たな事業 主⼒事業 +
© PLAID, Inc. データ⺠主化とは 8 データ⺠主化とは、 “組織の全員が、データに適切にアクセスし、 そのためのツールを使えるようにすること” Data Democratization:
Embracing Trusted Data to Transform Your Business https://www.databricks.com/blog/data-democratization-embracing-trusted-data-transform-your-business
© PLAID, Inc. プレイドにおけるデータ⺠主化 9 “社員のデータ活⽤” から “グループ全体のデータ⺠主化” へ KARTE
だけではなくプレイドグループで考える ガバナンスのアップデート スケールするための仕組み化 適切なツールの提供
© PLAID, Inc. データ⺠主化への取り組み 10 技術的な取り組み 組織⾯での取り組み リーガルでの取り組み ...
© PLAID, Inc. データ⺠主化への取り組み 11 技術的な取り組み BigQuery Sharing を⽤いたデータ共有 Authorized
View を使った認可 terraform を使った管理 Pull Request を使った各種レビュー AI を活⽤したレビュー負荷削減 組織⾯での取り組み リーガルの取り組み ... 👉
© PLAID, Inc. 技術的な取り組み 12
© PLAID, Inc. PLAID x BigQuery 13 ×
© PLAID, Inc. どのようなデータがあるのか 14
© PLAID, Inc. BigQuery Sharing (旧 Analytics Hub) 15 出版・講読型のデータ共有
データのゼロコピー IAM ベースによるアクセス制御 より強固なセキュリティ(クリーンルーム)
© PLAID, Inc. BigQuery Sharing での⼀元管理 16
© PLAID, Inc. アクセス管理プロジェクト 17
© PLAID, Inc. Infrastructure as Code & Pull Request でのレビュー
18
© PLAID, Inc. AI を活⽤したレビューをしやすくする仕組み 19 -- ファイル名 : project_stats_daily_view.sql
-- 説明: (プロジェクト , イベント) ごとの発生数、セッション数。 ... SELECT -- 集約キー date AS date, -- 日付 projId AS project_id, -- プロジェクト ID eventName AS event_name, -- イベントの種類 -- 頻度値 count AS count, -- 発生数 sessCount AS session_count, -- セッション数 uuCount AS user_count -- ユーザー数 FROM `product_dataset.event_stats` AI で .md に変換 project_stat_daily_view.sql project_stat_daily_view.md
© PLAID, Inc. 事例: 様々な活⽤ 20
© PLAID, Inc. まとめ 21
© PLAID, Inc. まとめ 22 組織成⻑による変化に対応するため、“データの⺠主化”に取り組んでいる。 今回の発表では特に“技術的な取り組み”を中⼼に紹介。 • BigQuery Sharing
を使ったデータ共有 • Infrasturecture as Code や Pull Request でのレビュー • AI を使ったレビュー負荷の削減 • BI ツールでの活⽤事例
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