プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
TL;DR 企画力が…欲しい… pic.twitter.com/hJfr0qNv7T— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年11月19日 試行錯誤の瓦礫の記録です。 はじめに もくじ TL;DR はじめに もくじ 以前書いた記事 前提・免責 アイデア 1日1案（やってよかったこと） 1stスクリーニング（やってよかったこと） コミュニケーション チームへのリスペクト（やってよかったこと） 話す <<< 聞く（改善余地あり） 即決する（やってよかったこと） 自分で各論まで見る（やってよかったこと） 発散→収束でディスカッション（改善余地あり） イラストで話す（改善余地あり） 日次ミーティング（やってよかったこと） 議事録を書く（改善余地あり） 得た情報を共有する（改善余地あり） 想定納期を示す（改善余地あり） カレンダー招待＆日程確約コメントを転記（改善余地あり） プロセス管理 仮説
データ基盤の3分類と進化的データモデリング - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事は、下書き供養 Advent Calendar 2018 - Adventarの2日目の記事です。 めっちゃ専門的な内容になってしまいました。ごめんなさい。 某Slackでの議論内容をブログに書こうとしたのですが、下書きのまま放置していました。 Wednesday, August 15th と書いてあるので、約半年前の内容となります。 もくじ もくじ はじめに 「データ基盤の3分類」と「（一般的な）技術要素」 1.データレイク（Data Lake） 2.データウェアハウス（Data Warehouse） 3.データマート（Data Mart） 私が考えるデータ基盤の定義 私が考える「あるべき構成」 技術要素を分けるのはアンチパターン 進化的データモデリングを容易にしよう チームとアーキテクチャを選ぶ まとめ 参考 余談 追記 はじめに データ基盤と世間一般で言われるシステムには分類
BigQueryのコスト可視化ダッシュボードを10分で作る - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事はGoogle Cloud Platform その１ Advent Calendar 2018 - 18日目の記事です。 以前こういうブコメをしたのですが、言いっ放しだとダサいので、具体的なやり方を書きます。 "アカウントごと/日付ごとのBigQueryコストを可視化できるダッシュボード" なら Stackdriver + BQ + Datastudio を使うと作業時間10分・ほぼ無料で作れるので、うちはそのやり方を採用していますね。… https://t.co/9yoni22iw7— ゆずたそ (@yuzutas0) August 17, 2018 もくじ もくじ はじめに この記事のゴール 解決したい課題 課題の背景 実行方針 完成イメージ 作業手順 1: BQクエリ実行ログを流す 2: DataStudioでダッシュボードに表示する 応用編 1: 全体コストを可視化する 2
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