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
第5回データ人材 ~エンプラ企業にいそうなヤバイやつ~
Search
SnowflakeDataManagementJP
January 14, 2024
Technology
0
480
第5回データ人材 ~エンプラ企業にいそうなヤバイやつ~
SnowflakeUserGroupデタマネコミュニティ第5回活動で利用した資料を公開します!
SnowflakeDataManagementJP
January 14, 2024
Tweet
Share
More Decks by SnowflakeDataManagementJP
See All by SnowflakeDataManagementJP
第8回DataMeshLT#3 DataMeshの実践と難しさ
sfdmt
1
120
第8回DataMeshLT#4 Snowflake-データメッシュガバナンス
sfdmt
1
270
第8回DataMeshLT#5 データメッシュの魅力:原則から拓く新たな道
sfdmt
0
240
第8回DataMeshLT#1 DataMeshって?
sfdmt
0
65
第8回DataMeshLT#2 とあるエンプラ企業への DataMesh適用シミュレーション
sfdmt
2
130
第6回 データを売ることの『夢』と『現実』
sfdmt
0
880
第3回データモデリング?どのレベルでやるの?
sfdmt
3
1.9k
第2回データドリブン文化醸成〜組織を変えるには〜
sfdmt
2
300
第1回データ品質のお悩みと解決方法を考えてみた
sfdmt
2
860
Other Decks in Technology
See All in Technology
20250625 Snowflake Summit 2025活用事例 レポート / Nowcast Snowflake Summit 2025 Case Study Report
kkuv
1
370
なぜ私はいま、ここにいるのか? #もがく中堅デザイナー #プロダクトデザイナー
bengo4com
0
1.3k
LangChain Interrupt & LangChain Ambassadors meetingレポート
os1ma
2
230
Fabric + Databricks 2025.6 の最新情報ピックアップ
ryomaru0825
1
160
OPENLOGI Company Profile for engineer
hr01
1
33k
Oracle Cloud Infrastructure:2025年6月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
2
310
Beyond Kaniko: Navigating Unprivileged Container Image Creation
f30
0
110
fukabori.fm 出張版: 売上高617億円と高稼働率を陰で支えた社内ツール開発のあれこれ話 / 20250704 Yoshimasa Iwase & Tomoo Morikawa
shift_evolve
PRO
1
320
登壇ネタの見つけ方 / How to find talk topics
pinkumohikan
6
600
AWS Organizations 新機能!マルチパーティ承認の紹介
yhana
1
230
製造業からパッケージ製品まで、あらゆる領域をカバー!生成AIを利用したテストシナリオ生成 / 20250627 Suguru Ishii
shift_evolve
PRO
1
160
AWS テクニカルサポートとエンドカスタマーの中間地点から見えるより良いサポートの活用方法
kazzpapa3
2
610
Featured
See All Featured
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
181
53k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.9k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.8k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.9k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.4k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
5
230
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.5k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
Visualization
eitanlees
146
16k
Transcript
エンプラ企業にいそうなヤバイやつ
あんただれ? 名前:酒徳 哲 (さかとく あきら) 普段のお仕事:某エンプラ企業のデータエンジニア見習い 好きなもの:日本酒、クラフトビール、サウナ
おことわり このプレゼンテーションはフィクションです。 実在の人物や団体などとは関係ありません。
今回のプレゼンテーションについて 今回はお悩み相談回です。 データ基盤に関する色んな悩みをデータ人材という切り口で相談します。 ただし、 「それを解決するのはデータ人材ではない」 「そもそもそれは問題ですらない」 みたいな視点がありそうなので、色々ご意見いただければ幸いです。
本日のネタ Karte.1 彼はやる気と根気がすごすぎた Karte.2 二人はレベルが違いすぎた Karte.3 彼はフロンティア精神がすごかった Karte.4 彼らの入力は温もりがあふれていた Karte.5 「私」は将来がわからない
お話の舞台 そろそろ老舗なIT企業、JDDY社 (Japan Data Driven Yourself) 2000年にJDD社とDDY社を中心に各地の中規模ITコンサル企業の合併で誕生。 お客様の生活のIT化とビジネスのDX化を推進するために、 ティッシュペーパーから核弾頭通信機器までなんでも導入支援している。 最近は決済アプリを展開したり、新エネルギー事業を始めたりも。
被保険者数は約10,000人。国内外にグループ会社あり。 ※架空の企業です
JDDY社の組織構成 「私」 Chief Data Officer 偉い。会ったことない。 Data Product Owner オンプレ系の経験豊富なデータアーキテクト
みんなから尊敬されているぞ Director / Data Steward データエンジニアのエース 中間管理職ポジで超忙しい データ基盤チーム データ基盤を作る人たち ガバナンスチーム 利用ルールを作る人たち 情報システム本部 データ分析室 室長&Data Analysts
Karte.1 彼はやる気と根気がすごすぎた 本部で使えるデータの詳細をまとめよう。 ガバナンスチームの新人くん、 有識者にヒアリングして整理してね。 頑張ります!
Karte.1 彼はやる気と根気がすごすぎた できました! ・100テーブル×20カラムの情報が1シートに ・各カラムの計算ロジックが自然文で記載
Karte.1は… ・どうするべきだった? ・ここからどうしよう?
Karte.2 二人はレベルが違いすぎた 弊社のデータの規模と特徴を考えると Data Vaultが最適だな 妥当ですね (よく知らないけどこの二人が言うならそうなんだろう …) 了解しました! 難しいと噂の… 設計できん…
Karte.2は… ・これからどうなる? ・ここからどうしよう?
JDDY社のデータ基盤 システムA システムB システムC システムD システムE Snowflake AWS オンプレ Oracle
Python環境 Tableau CSVダンプ Spark + JP1 /We love this!\
Karte.3 彼はフロンティア精神がすごかった これから我が社はデータ活用に全力投球! 頑張ろう!
Karte.3 彼はフロンティア精神がすごかった 主にシステムBのデータを担当してます。 データの鮮度なんとかなりませんか? でもデータ活用1stなので 何か考えますね! データパイプライン全部を 更改するのは無理そうだな…
Karte.3 彼はフロンティア精神がすごかった データ活用を推進するため、新システムBに高性能な ログ基盤を導入しました! 独自の特許技術が実装されていて処理遅延が少ないです! エンプラ企業での導入事例は初めてかも! 技術スタック統一しないの!? ていうかそれ汎用性あるの!?
Karte.3は… ・どうするべきだった? ・ここからどうしよう?
Karte.4 彼らの入力は温もりがあふれていた システムC システムD システムE AWS Spark + JP1 建設工事のプロフェッショナルです! お客様オフィスのファシリティを
データ管理するよ! /実はグループ会社のシステム\ 現場でリアルなデータを 計測して入力!
Karte.4 彼らの入力は温もりがあふれていた システムC システムD システムE AWS Spark + JP1 /実はグループ会社のシステム\ 入力端末アプデで
文字コード変わった 住所にダメ文字が… 経度に小数点入れ忘れた Lon=1394402 入力欄で改行する 裏技を使った きょうはもうだめ \またあした/ \ノーデータ/
Karte.4は… ・どうするべきだった? ・ここからどうしよう?
Karte.5 「私」は将来がわからない 我が社はジョブ型人事制度を導入する! 自分自身でキャリアを構築するべし! よーし頑張るぞ!
Karte.5 「私」は将来がわからない じゃあジョブをエンジニア、データサイエンティストから 選択して目標管理(MBO)シート提出してね。 それぞれのジョブの推奨スキルも公開したよ。 自分たちはどっちだ…?
Karte.5 「私」は将来がわからない 不評だから各ジョブにサブカテゴリを定義したよ。 ソフトウェアエンジニア、インフラエンジニア、 あと船舶設備エンジニアも選べるよ! いや、自分たちはどれだ…?
Karte.5は… ・どうするべきだった? ・みんなのところはどう?
SnowVillage TV #XX 登壇者募集中!次に話すのはあなただ!