Analystのスループットを継続的に最大化させるデータ基盤の運用思想
によるエウレカのデータ組織運営の1年間でした。今日はこの話に関連して、もう少し具体的にEureka BIチームのAnalystの分析フローを支える分析環境について書きます。主に運用の思想や仕組みづくりの紹介になります。 想定読者Data Lake・Data Ware House・Data Martなどのデータ基盤周辺知識があるAnalystを活かすデータ基盤の開発運用に興味がある前置きBIチームの紹介やAnalystの業務フローに関する前置きが少し長くなりますがお付き合いくださいませ。 お急ぎの方は、本題まで飛ばしてください。 チームのミッションとデータ基盤BIチームは、「価値のある意思決定」と「意思決定の効率化」を推進することをミッションにおいているチームです。 ミッション実現に向けて、最近は以下の2軸を強化したいと考えています。 Analystが「価値のある意思決定」を創出するためのプ
Python が Cloud Functionsで使えるようになったので試してみました - astamuse Lab
こんにちは、アスタミューゼでデザイナーをしている@YojiShirakiです。最近、細かい自動化したい処理が増えてきて困っておりまして。そんな折に Cloud Functions で Python が使えるようになったと聞いたので早速触ってみようかと。 そこそこちゃんと書いたので、読む時間が無い方はブックマークすることをおススメします。 目次 Cloud Functions とは 今回の練習アプリ 前提 JSON キー の発行と管理 権限の追加 Search Console へのアカウント追加 KMS を利用して JSON 鍵 を暗号化する JSON 鍵 を暗号化するための暗号鍵を作成 暗号鍵を用いて JSON 鍵 を暗号化 バイナリファイルを文字に変換する Cloud Functions のコード 構成 main.py BigQuery のテーブルスキーマ function のデプロイ
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