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
2
12k
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
Tweet
Share
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
870
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
6.5k
toC企業でのデータ活用 (PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会 2019)
takegue
4
1.1k
Rettyにおけるデータ活用について
takegue
0
910
Sparse Overcomplete Word Vector Representations
takegue
0
220
Aligning Sentences from Standard Wikipedia to Simple Wikipedia
takegue
0
220
High-Order Low-Rank Tensors for Semantic Role Labeling
takegue
0
130
Dependency-based empty category detection via phrase structure trees
takegue
0
81
A simple pattern-matching algorithm for recovering empty nodes and their antecedents
takegue
0
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
戦えるAIエージェントの作り方
iwiwi
21
10k
組織全員で向き合うAI Readyなデータ利活用
gappy50
5
2.1k
新米エンジニアをTech Leadに任命する ー 成長を支える挑戦的な人と組織のマネジメント
naopr
1
350
プロダクト開発と社内データ活用での、BI×AIの現在地 / Data_Findy
sansan_randd
1
790
データエンジニアとして生存するために 〜界隈を盛り上げる「お祭り」が必要な理由〜 / data_summit_findy_Session_1
sansan_randd
1
920
LLM APIを2年間本番運用して苦労した話
ivry_presentationmaterials
9
5.5k
Spec Driven Development入門/spec_driven_development_for_learners
hanhan1978
0
210
[re:Inent2025事前勉強会(有志で開催)] re:Inventで見つけた人生をちょっと変えるコツ
sh_fk2
1
1.2k
dbtとAIエージェントを組み合わせて見えたデータ調査の新しい形
10xinc
7
1.8k
Amazon Athena で JSON・Parquet・Iceberg のデータを検索し、性能を比較してみた
shigeruoda
1
300
最近読んで良かった本 / Yokohama North Meetup #10
mktakuya
0
400
AWS DMS で SQL Server を移行してみた/aws-dms-sql-server-migration
emiki
0
280
Featured
See All Featured
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.7k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
22k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
60
9.6k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.9k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.2k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
658
61k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
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