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
データ民主化を加速する仕組み作り -BigQuery Sharing の活用-
Search
PLAID Tech
PRO
September 25, 2025
Technology
580
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
PRO
September 25, 2025
More Decks by PLAID Tech
See All by PLAID Tech
計測できないものは改善できない - CI Observabilityの実践
plaidtech
PRO
0
180
プレイドのユニークな技術とインターンのリアル
plaidtech
PRO
1
1.2k
サーバーサイドのビルド時間87倍高速化
plaidtech
PRO
0
1k
大量配信システムにおけるSLOの実践:「見えない」信頼性をSLOで可視化
plaidtech
PRO
1
2.9k
AI時代の開発生産性を加速させるアーキテクチャ設計
plaidtech
PRO
3
2.1k
積み上げられた技術資産と向き合いながら、プロダクトの信頼性をどう守るか
plaidtech
PRO
0
2.8k
Rollupのビルド時間高速化によるプレビュー表示速度改善とバンドラとASTを駆使したプロダクト開発の難しさ
plaidtech
PRO
1
390
早くて強い「リアルタイム解析基盤」から広げるマルチドメイン&プロダクト開発
plaidtech
PRO
1
600
月間180PBのストリーム処理されたイベントデータを使用した, KARTEのリアルタイムインタラクションマネジメント
plaidtech
PRO
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
現地で盛り上がった WWDC26 Keynote
zozotech
PRO
1
270
入門!AWS Blocks
ysuzuki
1
160
2026TECHFRESH畢業分享會 - 葬送的通靈師:化系統與用戶雜訊成行動訊號
line_developers_tw
PRO
0
1.3k
データサイエンスを価値につなげるプロジェクト設計 〜 DS一年目が現場で得た気づき 〜
ysd113
1
280
LayerXにおけるセキュリティ管理の現在地と次の一手
tosho
0
250
【NRUG vol.18】KubernetesにおけるNew Relicデータ取得量削減の考え方
nrug_member
0
170
エラーバジェットのアラートのタイミングを考える.pdf
kairim0
0
180
2026TECHFRESH畢業分享會 - AI 時代的人生存檔點
line_developers_tw
PRO
0
1.3k
OTel × Datadog で 「AI活用」を計測し、改善に繋げる
shihochan
2
440
Oracle AI Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
6
2k
Lightning近況報告
kozy4324
0
200
AWS Security Hub CSPMの成功・失敗体験
cmusudakeisuke
0
270
Featured
See All Featured
Collaborative Software Design: How to facilitate domain modelling decisions
baasie
1
250
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
200
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.4k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.1k
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.9k
Side Projects
sachag
455
43k
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
350
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2k
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
None