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
つかわれるプラットフォーム 〜デザイン編〜@DPM#2
Search
takegue
December 02, 2019
Technology
12k
2
Share
つかわれるプラットフォーム 〜デザイン編〜@DPM#2
LTの発表資料です
https://data-platform-meetup.connpass.com/event/155073/
takegue
December 02, 2019
More Decks by takegue
See All by takegue
不自然言語の自然言語処理: コード補完を支える最新技術
takegue
1
910
カルチャーとエンジニアリングをつなぐ データプラットフォーム
takegue
4
6.6k
toC企業でのデータ活用 (PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会 2019)
takegue
4
1.2k
Rettyにおけるデータ活用について
takegue
0
940
Sparse Overcomplete Word Vector Representations
takegue
0
260
Aligning Sentences from Standard Wikipedia to Simple Wikipedia
takegue
0
250
High-Order Low-Rank Tensors for Semantic Role Labeling
takegue
0
140
Dependency-based empty category detection via phrase structure trees
takegue
0
110
A simple pattern-matching algorithm for recovering empty nodes and their antecedents
takegue
0
160
Other Decks in Technology
See All in Technology
新規ゲーム開発におけるAI駆動開発のリアル
202409e2
0
2.1k
個人の発見を、組織の知恵に 〜生成AI活用を"探索"から"組織の仕組み"へ〜
kintotechdev
2
820
コードレビューを制するチームがソフトウェアデリバリーのフローを制す / Beyond Code Review: Distributing Its Responsibilities Across the SDLC
mtx2s
3
890
AI駆動開発が変える、大規模開発の前提 ーHuman in the Loop から Human on the Loop へ / AIE2026
visional_engineering_and_design
2
2.1k
エンジニアは生成AIと どのように向き合うべきか? ことばの意味という観点から
verypluming
3
340
AI-DLCを活用した高品質・安全なAI駆動開発実践 / AI Driven Development
yoshidashingo
1
330
製造業のクラウド活用最適解〜AI,DXを加速するデータ基盤の作り方〜
hamadakoji
0
320
AIプラットフォームを運用し続けるための可観測性
tanimuyk
4
1.1k
新規事業を牽引する技術選定 〜フルスタックTypeScript開発の実践事例〜
nullnull
2
260
トークン数だけでは測れない — Claude Code 組織展開の効果検証から学んだこと
makikub
0
120
最低限これだけ押さえれ大丈夫_Claude Enterprise/Team企業展開ガバナンス入門
tkikuchi
1
720
地元にいないローカルオーガナイザーの立ち回り
uvb_76
1
450
Featured
See All Featured
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
130
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.1k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
30k
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
470
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
720
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
201
74k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.5k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
820
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.5k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Transcript
つかわれるデータプラットフォーム 〜デザイン編〜 फ़ี %BUB1MBUGPSN.FFUVQ
͜ΕΛ͓͢͠Δਓ फ़ีʢ!UBLFHVF %BUB1MBUGPSN .FFUVQ 3FUUZιϑτΣΞΤϯδχΞ $PSF7BMVF σʔλΞʔΩςΫςΟϯά σʔλͷՁΛ࠷େԽ͢ΔΈઃܭͷ࣮ݱ
ࣥච׆ಈ ʮ༏ઌֶशʹΑΔਪનจ͔Βͷݟग़͠நग़ʯ03ֶձ ʮͬͯΈΑ͏ʂ ػցֶशʢ4PUXBSF%FTJHOʣʯ ʮࢼֶͯ͠Ϳ ػցֶशೖʯ ʮσʔλج൫ͻͱΓ"EWFOU$BMFOEBSʯ /FX ଞʜ
None
None
分析上で発生する悲しみ %BUB1MBUGPSN .FFUVQ
分厚いjoin (わからない)
依存関係を壊したくなくて乱立するオレオレview
整合性が保てるか不安なダッシュボード群
%BUB1MBUGPSN .FFUVQ これらは設計(デザイン)の失敗が原因
分析のためのデザイン %BUB1MBUGPSN .FFUVQ 注意を払うべきデザインの3つの観点をさっくり紹介
42- 1ZUIPO 3 分析のためのデザイン: 42-WT1ZUIPOʁ 利用者を想定した言語(インタフェース)選びも選定基準のひとつ • データアクセスのため目的特化 • 汎用的なプログラムが書きづらい
• エンジンごとに命令セット変わる • コードの保守・運用しづらい • 汎用的なプログラム描きやすい • ライブラリも充実... • 機械学習等への接続も比較的容易 • コードの保守・運用はしやすい
データをディメンションテーブルとファクトテーブルに分けて整理 分析のためのデザイン: εϊʔϑϨʔΫεΩʔϚ %BUB1MBUGPSN .FFUVQ ディメンジョンテーブル: テーブルは非正規化状態で保持 ファクトテーブル: ディメンションに対して集計
ԣ࣋ͪ ॎ࣋ͪ 分析のためのデザイン: ԣ࣋ͪ WTॎ࣋ͪ *% ଐੑ ଐੑ 1 John
Hoge 2 Ben Fuga *% ଐੑ 1 属性1 John 1 属性2 Ben 2 属性1 Ben 2 属性2 Ben • 型制約をつけやすい • 補完がききやすい • 記述が冗長になりやすい • ピボットテーブル向き • 制約の保持が厳しい
BigQuery上での実践: Rettyでの事例 %BUB1MBUGPSN .FFUVQ
データフロー 依存の方向性 データ 置き場
データフロー 依存の方向性 データ 置き場 ディメンション ファクト 原則 横持ち 各 Projectは
指標から選ぶ ビューで 依存関係の明示 単方向の依存 だいたいSQL
イベント層 %BUB1MBUGPSN .FFUVQ - イベントログ系のレコードテーブルを整形、構造化する。 - クロスプラットフォームである程度共通に使えるような構造化 (自前のログ基盤, Firebase, GoogleAnalytics
...) - 不要なカラムや前処理等も行う
エンティティ層 %BUB1MBUGPSN .FFUVQ ドメインにおける主要なエンティティについてまとめる - プライマリテーブル(core); - joinの手間を減らし、使いやすい形式に構造化 - ユニーク制約等を実現
- as-was分析のために各entittyでhistoryを構築 - ディメンジョンテーブル(dim__xxx): 分析カスタム定義のディメンジョン
指標層 %BUB1MBUGPSN .FFUVQ - ファクトテーブルの構築する - 特定の指標の最小粒度(grain)の構築 - 同じデータセット内では、必ず同じ指標を持つ 指標に着目したグルーピング
- 指標のバージョニングの実現(自動生成)
%BUB1MBUGPSN .FFUVQ Q. 誰のためのデザイン?
%BUB1MBUGPSN .FFUVQ 分析者 ステークホルダ 意思決定者 データ基盤 開発者 アプリケーション 開発者 Q.
誰のためのデザイン?
%BUB1MBUGPSN .FFUVQ 分析者 ステークホルダ 意思決定者 データ基盤 開発者 アプリケーション 開発者 転送基盤
分析基盤 レポーティング 基盤 ログ基盤 ヒトとヒトのつなぎめに価値を作る: デザインの問題 Q. 誰のためのデザイン?
☺ %BUB1MBUGPSN .FFUVQ つかいやすい基盤でみんなを幸せになろう!
%BUB1MBUGPSN .FFUVQ