BigQueryとAirflowを活用したDataPlatform運用の10のケース・スタディ
この記事は Eureka Advent Calendar 2019 11日目の記事です。 10日目は スーパーCompSREエンジニア恩田による「AWSのマルチアカウント管理におけるIAMマネジメントで試行錯誤した話」でした。 こんにちは。BIチームのデータアナリストの栗村(@t-kurimura)です。主にPairsの機能に関する分析を行っていますが、最近は分析を行うまでのデータを整えるデータアーキテクト的お仕事の比率も増えてきています。 さて、この記事では弊社のDataPlatform運用において、試行錯誤してきた中での運用の学びをケース・スタディ的にご紹介します。 エウレカのDataPlatformの現状前提として、弊社では3つの層にわけて、アプリケーションログやマーケティングに関連するデータをより分析しやすいデータへと加工しています。 Dataをほぼそのまま保存しているDataLa
「ZOZO」を支える、最強のデータ活用組織／ZOZOテクノロジーズ「分析部」の正体とは？
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
【データ分析の民主化】データドリブンな組織になるには何をしたらいいのか考えてみた - St_Hakky’s blog
こんにちは。 今日は、データドリブンな組織になるために、何をしたらいいかを考えてみたので、それについて書きます。 データドリブンな組織の必要性 先日、以下の記事で「データドリブンな組織ってなんで必要なのか」と言う観点で記事を書きました。 st-hakky.hatenablog.com 上の記事を要約すると、以下のようになります。 意思決定を「早く・確実に・納得感を持って」するために、データ分析をする(アナリスト視点) データを活用して新機能の開発やコスト削減を行う(MLエンジニア視点) データ分析をベースにした組織、つまりデータドリブンな組織になるためには「データ分析の民主化」が必要(組織全体の視点) データドリブンな組織になるためには、「データ分析の民主化」って言う最近のホットワード(?)なのか知りませんが、そう言うのが必要です。 ぼんやりした言葉なので、具体的に何をすればいいのかと言う
LINEとサイバーエージェントは「データ基盤の設計・マネジメント、データエンジニアリング」をどうサービス発展につなげているか？ - TECH PLAY Magazine
TOP マガジン インタビュー LINEとサイバーエージェントは「データ基盤の設計・マネジメント、データエンジニアリング」をどうサービス発展につなげているか？ ユーザーの増加やサービスの多角化に伴い、各サービスの膨大なデータを収集・蓄積し、分析を行うことは、さらにサービスを発展させるために必要不可欠です。 そこで今回は、サイバーエージェント秋葉原ラボ・研究室長の福田一郎氏と、LINE Data Labsのデータエンジニアである吉田啓二氏に、「データ基盤の設計・マネジメント、データエンジニアリング」をテーマに、サービスを発展させる上で社内部署とどのように協力すればいいのかについて語っていただきました。 対談者プロフィール 株式会社サイバーエージェント 秋葉原ラボ研究室長 福田 一郎氏 2008年、サイバーエージェントに入社。2011年、秋葉原ラボを設立し、メディア事業全体の大規模データ処理基
カルチャーとエンジニアリングをつなぐ データプラットフォーム - Speaker Deck
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