問い合わせ対応でエンジニアが疲弊しないようにやったこと - CARTA TECH BLOG
これは何 こんにちは。CARTA HOLDINGSの事業部の1つである、fluctでエンジニアをしている宮前です。 弊社のDATA STRAPチームでは、ユーザーからの問い合わせ対応が逼迫し、エンジニアの開発効率が大幅に低下していました。そこで、この課題を解決するため、様々な施策を実施しました。 その結果、今は以前と比較してかなり開発に集中できる時間が増えました。 この記事ではやった施策でうまくいったこととうまくいかなかったことをまとめます。 前提として、問い合わせそのものが悪いわけではありません。むしろ、「こういった機能があれば良いのでは?」といった提案などは、プロダクトの改善につながる好機と捉えています。また、仕様の不明確さに関する質問もドキュメントの整備や仕組みの改善に役立ちます。問題は、適切にユーザーの要望をハンドリングできていないことです。このままでは、ユーザーとエンジニアの両者
オーケー: Google Cloud を用いた開発により、データ ウェアハウス刷新やアプリ開発などを短期間で実現 | Google Cloud 公式ブログ
オーケー: Google Cloud を用いた開発により、データ ウェアハウス刷新やアプリ開発などを短期間で実現 1 都 3 県にディスカウント・スーパーマーケット「オーケー」を展開するオーケー株式会社（以下、オーケー）は、2020 年に Google Cloud を導入。BigQuery を活用したデータ分析基盤でデータに基づく業務の高度化・効率化を推進しています。その後、2022 年 10 月には顧客向けスマートフォンアプリを Firebase で構築・配信するなど、Google Cloud 活用をさらに推進。そんな同社の Google Cloud 活用とその成果、今後の展望について伺いました。 利用しているサービス: BigQuery, Firebase, Cloud NAT, Cloud Armor, Identity Platform など BigQuery を用いたデータ ウェ
使われないものを作るな！出口から作るデータ分析基盤 / Data Platform Development Starting from the User Needs
本資料は Tech Play イベント『データ基盤運用の工数削減に効いた俺的ベストプラクティス データマネジメントの勘所』での登壇資料です。 https://techplay.jp/event/940296 データ基盤を構築する際、多くの人が最初にdbt、BigQuery、troccoといったツール名を思い浮かべるかもしれません。しかし、ビジネス価値を生み出すデータ基盤を開発するためには良いツールを選定するだけでなく、「どの技術をいつのタイミングで導入するか」「関係者をどのように巻き込むか」といった観点も重要です。この発表では、製造業のDXを進めるCADDiが直面したデータの課題と、利用状況に合わせて段階的にデータ基盤を拡充していった過程についてご紹介します。
複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
ビーマップと読売新聞、顧客会員データと購買データを活用した販促キャンペーンサービスを実施 | RTB SQUARE
ビーマップと子会社であるMMSマーケティングは、読売新聞東京本社（以下 読売新聞）と連携し、読売新聞および読売グループが持つ顧客データと、ビーマップおよびMMSマーケティングが実施するレシート投稿型の販促キャンペーンにおける応募者の購買データ及び属性データと紐づけし、読売新聞の広告配信システムに活かす新たなサービスを開始しました。 ビーマップおよびMMSマーケティングが食品メーカーや消費財メーカー、ならびに流通企業のキャンペーン向けに開発し、既に多くのキャンペーンで採用されているレシートの自動読取によって、応募者情報の蓄積と抽選を行うシステムに読売新聞が着目しました。キャンペーンの応募者がその応募にあたって実際に購入した商品の情報をもとに、応募者の購買行動を追跡し、そのデータを蓄積していくことで、次回以降のキャンペーン実施時に「より応募の可能性の高い顧客」に対して集中して広告を打ち、その効
「データ分析」の３つの仕事を整理する｜データ分析とインテリジェンス
「データ分析」を整理する「データ分析」と言ってもその仕事にはいくつかの種類がある。しかし、その違いが整理されておらず各自に思い思いの「データ分析」があるために認識がずれる。 これだけ頻繁に使われている言葉なのにその内容に大きな違いがあることにあまり意識が向いていないらしい。良い状態だとは思えないので、まずは「データ分析」について整理してみようと思う。 「データ分析」の仕事「データ分析」と呼ばれる行為には、以下のアウトプットがあると考えられる。 提案 インテリジェンス データ まずはそれぞれの違いについて簡単に見てみる。 提案ある課題に対しての具体的な施策の「提案」まで含めて「データ分析」と呼ばれることがある。 与えられた課題に対して唯一の選択肢を提示して意思決定者は「はい／いいえ」を決める えられた課題に対して複数の選択肢を提示して意思決定者がその中から選ぶもしくはすべてを拒否する 「この
インテージ、パネル調査データのSnowflake連携サービスを開始 - Snowflake
2024年4月22日: データクラウドを提供するSnowflake合同会社（所在地：東京都中央区、社長執行役員：東條 英俊）は、株式会社インテージ（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：檜垣 歩、以下：インテージ）の全国小売店パネル調査「SRI+ ® 」、及び全国消費者パネル調査「SCI®」の集計・加工データをSnowflakeへ連携するサービスを開始したことをお知らせいたします。本サービスを利用することで、Snowflakeのデータ共有機能であるSnowflake Secure Data Sharingを用いて、提携先企業のSnowflake環境にデータを連携します。連携されるデータは、集計済みデータとして連携されるため、そのままBIツール等での可視化を行い、すぐにデータを活用することができるようになります。 SnowflakeのSecure Data Sharingは、データをリアルタ
電通、クッキーレス時代に向けた新しいデータ戦略と、次世代マーケティングモデル『Marketing For Growth』を発表［ニュース］ - Exchangewire Japan
株式会社電通（以下：電通）が、「電通のデータ戦略、および企業の事業成長のための次世代マーケティングモデル『Marketing For Growth』記者説明会」を開催した。 説明会では、松永久dentsu Japan グロース・オフィサー/チーフデータオフィサー（以下：松永氏）、鈴木禎久株式会社電通 統括執行役員（以下：鈴木氏）、深田欧介執行役員（以下：深田氏）の3人がそれぞれ登壇し、クッキーレス時代に向けた電通の新たな戦略を発表した。 『電通のデータ戦略と独自データ基盤』という題目で登壇した松永氏は、 「データ戦略の中で重要なのは、データ基盤の構築です。電通はプラットフォーム事業者が提供するDCR（データクリーンルーム）の先行的活用と電通独自データとの連携、複数のDCRに存在するさまざまなデータを運用・分析することができる独自のDCR基盤である『TOBIRAS』、DCRやクライアントの1
先進的な技術を“合理的に”導入する。リクルートが「ニアリアルタイムデータ基盤」を実現できた背景 - はてなニュース
どんな企業にとってもデータは「資産」ですが、ユーザーとクライアントのマッチングを軸に事業を展開するリクルートにとっては、ビジネスを支える存在の一つです。 リクルートではサービスに関わるデータを収集・蓄積するデータ基盤を構築し、マッチングの精度向上を含むプロダクト改善などに活用してきました。例えばWebサイトの回遊状況を元にユーザーの興味や関心を推測してリコメンデーションを行ったり、検索結果を提供したりするなど、ユーザーとクライアント、双方が満足できるマッチング機会の創出に取り組んでいます。 このような取り組みにおいて、新しく生まれた価値のある情報を、より素早く活用していく「データの鮮度」は大事な要素になります。データの鮮度とは、すなわちリアルタイム性のこと。多様かつ膨大な量のデータを取り扱うビジネスでは、このリアルタイム性をいかに高められるかが、意思決定の精度や速度に直結します。 リクルー
1ヶ月でSnowflakeのPoC検証から報告までを実現した効率化の取り組み - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。データ・AI戦略部 SREチームの小野です。2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 私の所属するデータ・AI戦略部は、クラウドやSaaSの活用を積極的に行っています。私自身も「業務に役立ちそうなサービス」を見つけたら上長に相談するようにしています。 今回は、「1ヶ月でSnowflakeのPoC検証から導入提案まで行った話」をお伝えしたいと思います。ちなみにこのブログの執筆時点では、Snowflakeの導入はまだ実現していません。 <書くこと> 「PoC検証の取り組み方から提案までの手法」を中心に執筆します。今後ChatGPTのような技術革新がますます活発化した時、新しいサービスの検証や提案を「より高品質」に「よりスピーディ」に行うことが必要になってくると思います。そういったニーズの参考になれば幸いです。 <書かないこと> Sno
ファーストパーティデータと向き合う時代に私たちがおさえておきたいこと | アユダンテ株式会社
Google ChromeでサードパーティCookieのサポートが年内中に完全廃止され「ファーストパーティデータ」の時代が来るとされる。デジタルマーケティングの活用が不可欠となる企業に従事する私たちは変化をどのように捉え、向き合うことが求められているのか。デジタル広告に長く取り組んできたコンサルタントが、おさえておきたいことを共有する。 はじめに変化するプライバシー環境下でビジネスを成長させるにはその同意は自発的か、非自発的か顧客との関係は進化するコンテンツマーケティングのオーディエンスビルディングアリストテレスの知識の三分類から考える終わりに～健全に成長するために「ゆがみ」を見直し、自社の中心軸を整える 1.はじめに 筆者は2017年に「広告は(キーワードではなく)アセットを利用して出すものになっている」という趣旨の記事をWeb担当者Forumに寄稿した。この記事を執筆している2024年
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データベースでユニークキーにUUIDを使うメリットは何ですか？連番やタイムスタンプまたは複合などではいけないのでしょうか？どうも視認性が悪く使いにくく感じますし連番でも衝突しない気もします。
Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 on X: "1/ 今年もまたギャロップによる世界幸福度ランキングが出ましたが いつもどおり北欧諸国が上位を占めています。 でもなんかおかしいんですよね、このランキング。 https://t.co/KgwPPZOXFr https://t.co/um22um8KOd"
https://twitter.com/btob_courtelage/status/1783783628692168974?s=43&t=soNcT6O2AeVewuhHm1Gciw
https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2022FY/000159.pdf
データマネタイゼーション実態調査2024
IPA、「DX実践手引書」の改訂版を公開、「データスペース」と「データ活用におけるAI」を追記
経営者こそリスキリング データ分析第一人者の提言 - 日本経済新聞
https://twitter.com/nurruttan/status/1746067233267195915?s=43&t=soNcT6O2AeVewuhHm1Gciw
https://twitter.com/nurruttan/status/1753578625348362611?s=43&t=soNcT6O2AeVewuhHm1Gciw