FindyにおけるDataformの活用とその効果 - Findy Tech Blog
こんにちは。 2024/05よりファインディ株式会社にデータエンジニアとして入社した田頭(tagasyksk)です。本記事では、データ変換サービスであるDataformについてその活用方法や導入後の効果についてご紹介します。 弊社では、現在次のような構成でデータ基盤を構成しており、BigQuery内でのデータ変換にDataformを利用しています。 この構成を踏まえてご覧いただければ幸いです。それでは見ていきましょう！ Dataformについて 導入の背景 データ基盤に必要な機能が揃っており、簡単に運用を始められること クエリ作成のハードルが非常に低いこと 導入後の効果 FindyでのDataform運用 導入しての課題 改善点 今後の展望 データの品質向上 データモデリング 終わりに Dataformについて サービスの説明については、公式ドキュメントを引用します。 Dataform は
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
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