Four Keys 〜自分たちの開発レベルを定量化してイケてる DevOps チームになろう〜 | Recruit Tech Blog
はじめに この記事タイトルに興味をもって読み始めていただいている方の多くは、ソフトウェアエンジニアとしてチームで開発をしていたり、エンジニアリングマネージャーとしてチームビルディングやマネジメントをされている方なのではないかと思います。 実際、この記事を書いている加藤も、リクルートライフスタイルのデータプラットフォームグループ (以前は CETチーム と呼ばれていました) に所属するデータエンジニアとして、データ活用のための基盤開発・運用を行っている一人です。また、担当している社内データプロダクトのプロダクトマネージャーも兼任しています。 本記事では、自分の所属している DevOps チームを「イケてる DevOps チーム」にするために取り組んだ内容や気づいた点をお伝えしたいと思っています。 目次 はじめに 「イケてる」DevOps チームってなに？ Four Keys とは なぜ Fo
今からはじめる、データエンジニアリング・ロードマップ | gihyo.jp
データエンジニアリングとは何か 昨今、データドリブンな経営・事業推進の重要性が日に日に高まってきていますが、それを実現するためにはデータの分析環境（≒データ分析基盤）が必要不可欠です。しかしながらデータ分析基盤を構築・運用するためには、専門性の高いデータエンジニアリングのスキルやノウハウを身につける必要があります。 この記事ではデータエンジニアリングを実践するにあたって「何が必要か」「どうキャッチアップすれば良いのか」を説明していきます。 なお、本記事は筆者の経験則に基づく解釈が多く含まれております。より客観的に学びたい方に向けて参考文献も記載しておりますので、併せてご参照頂けますと幸いです。 データ分析基盤の必要性 データ分析やデータ活用を行うシステム基盤のことを、データ分析基盤と言います。 通常分析に必要なデータは企業内に散在しており、分析するためには1箇所に集約する必要があります。
The State of Data Engineering 2022
A year has passed since we shared the State of Data Engineering 2021. And since we released that article last May, not much has changed in the data landscape. In fact, we had discussions internally about whether we should even do an update for 2022. We kid. It was another year worthy of its own prime-time drama, and we’re back to share our updated, digestible snapshot of it all! What has changed t
エンジニア歴17年の俺が、事業系の開発タスクをバンバン投げてくる非エンジニアに、保守の必要性を死ぬほど分かりやすく説明する。｜じゅ ごん｜note
エンジニア歴17年の俺が、事業系の開発タスクをバンバン投げてくる非エンジニアに、保守の必要性を死ぬほど分かりやすく説明する。 [Ateam Lifestyle x cyma Advent Calendar 2018]の5日目は、株式会社エイチームライフスタイルの@gonjyu121が担当します。 はじめに最近のWEBサービス運営チームというと、事業運営や企画営業のチームと、エンジニアチームが一緒になって働く事が多いですよね。 そんな時、多くのエンジニアが、 「品質保持やリファクタリング、改善系のissue（タスク）の優先度がなかなか上がらず、着手できない・・・・・・」 といった悩みを抱えがちです。これなんですが、非エンジニアの皆さんからすると、 「エンジニアがすごいのは分かるんだけど、何をやってるか、なんでこんな時間がかかるのか、正直分からないんだよなー」 と思っていたりします。こんな話、
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質とスピード / Quality and Speed
