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
ベンチャー企業におけるDWH DevOps @ Retty - Retty Tech Blog
※ Retty Advent Calendar 15日目の記事です おしながき はじめに ベンチャー企業とデータ活用 完璧さよりも早さを重視する Rettyにおける現状 DWHの開発で大切にしていること プロダクトとしてのUXを大事に プロダクトとしての変化を大事に 開発者として横断的な動きを大事に RettyにおけるDWHの開発プラクティス BigQueryを中心としたデータ基盤 アウトプットを最大化するためのダッシュボードツール スプレッドシートによるお手軽ダッシュボード データポータル (Datastudio) データソースのUX/DX データソースの集約化 As-is ではなく As-was 分析者も巻きこみDWHの品質改善を行っていく 技術スタックはSQLを中心とする 仮想テーブル (View) <-> 実テーブル による スキーマのPoC SQLによるView/データソースのユ
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