Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
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
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
SnowflakeDataManagementJP
January 14, 2024
Technology
620
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by SnowflakeDataManagementJP
See All by SnowflakeDataManagementJP
第8回DataMeshLT#3 DataMeshの実践と難しさ
sfdmt
2
250
第8回DataMeshLT#4 Snowflake-データメッシュガバナンス
sfdmt
1
620
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
1
300
第8回DataMeshLT#1 DataMeshって?
sfdmt
0
140
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
3
260
第6回 データを売ることの『夢』と『現実』
sfdmt
0
1k
第3回データモデリング?どのレベルでやるの?
sfdmt
3
2.2k
第2回データドリブン文化醸成〜組織を変えるには〜
sfdmt
2
430
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
1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Claude起点の仕様駆動開発
tanakaseiya
0
380
ai_cording_with_k8s_knowledge.pdf
mochizuki875
1
280
2026-10-01_MagicPod_QAハーネスエンジニアリングとQA組織の未来像
ynisqa1988
1
530
自律型 AI をセキュアに実装!Gemini と MIG で作る動的コード実行環境
recruitengineers
PRO
1
210
全人類(ほぼ)AWS Organizations の上でAWSを利用している、その世界を知る話
htan
0
110
AI時代に必要な脅威モデリング― 変化の速度に負けない理解とリスク判断
masakane55
4
960
AIは爆速なのに、私が詰まっていた話 ― 音声入力と鳴くマスコットでボトルネックを削る
yama3133
0
520
あなたの知らないAmazon VPC Route Server/Amazon VPC Route Server you don't know about
masakiokuda
2
220
Snapshot Testing in Practice: Predictable and Reliable SwiftUI Views
fespinoza
0
120
Futexes the good, the bad, the ugly
ennael
PRO
0
120
More Freedom on the Same Shared GPU Cluster: A Small Team’s Experience with vCluster
nttcom
0
130
ログラスのマルチプロダクトを 支える認証基盤 〜テナントごとに異なる統制とどう向き合うか〜
dada4386
3
390
Featured
See All Featured
Test your architecture with Archunit
thirion
2
2.4k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
6.1k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
590
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
790
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.4k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
6
1.2k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
300
We Are The Robots
honzajavorek
0
380
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
480
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
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!