保守性と生産性を両立する分析用SQL構造化の4原則 〜 構造化プログラミングの考え方をSQLに適用する
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告のデータマーケティングソリューション（以下、DMS）を開発しているデータアナリストの薄田です。 みなさんは、中間テーブル同士が複雑に絡み合い変更しようにも影響範囲を推定できず、手がつけられない分析パイプラインの保守で苦労された経験はないでしょうか？ 私のチームでは数千行におよぶ分析用SQLをリファクタリングして、保守性と生産性を両立する分析パイプラインに生まれ変わらせることができました。 この記事ではリファクタリングを通して確立した、分析用SQLを構造化するための4原則を紹介します。4原則を意識しながらSQLを書くことで、高凝集・疎結合な分析パイプラインを作ることができます。 この記事では凝集度と結合度
こんにちは。ECプラットフォーム部 推薦基盤チームで、DWH・DMP・広告まわりのデータエンジニアリングを担当している大谷です。 本記事では、マーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴ってこれまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 背景 データの収集と活用 Arm Treasure Data Integrations Hub ログ収集 アクセスログ 検索インプレッションログ Workflow フィードローダー (Google) レポーティング Googleスプレッドシート × BigQuery CausalImpact (Google) まとめ 背景 ZOZOでは事業・開発部門を問わず、様々な部門のスタッフが各自の業務に必要となるデータを取り扱い、レポーティングなどに活用する文化が根付いています。社内では人づてにデータを扱うノウハウが伝
2020年11月25〜27日の3日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2020」がオンラインで開催されました。そこで LINEのフェローであり、Data Science and Engineeringセンターに所属する並川淳氏が、「LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか」というテーマで、LINEにおけるデータの扱い方について共有しました。 LINEにおけるデータ活用の取り組み 並川淳氏（以下、並川）：本日は「LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか」というタイトルで、並川が発表いたします。私は、LINEではふだん機械学習に関わる開発全般を担当しています。ですが、今日は機械学習に限らず、LINEにおけるデータ活用の取り組みについて幅広く紹介させてもらえればと思っています。よ
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大量のユーザーデータを横断的に使うために LINEのデータサイエンティストが気をつけているいくつかのこと