Dec

12
Data Engineering Study #22 5社のデータエンジニアが振り返る2023

Hashtag ：#DataEngineeringStudy

Registration info	聴講枠（オンラインにて制限なし） Free Attendees 365
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)
出席登録	(イベント開始時間の2時間前から終了時間まで、参加者のみに公開されます)

Description

過去の Data Engineering Study のアーカイブはこちらからご視聴いただけます。

開催内容

概要

本イベントは、Infra Study Meetup を運営する Forkwell と、分析基盤向けデータ統合SaaS「trocco」の開発・運営を行う primeNumber による共催イベントです。データ分析に精通した講師をお招きし、データ分析基盤の「これまで」と「これから」を学ぶことを趣旨として開催いたします。
複数回にわたって、各回テーマに沿った内容で各分野でご活躍されているエンジニア／研究者に講演いただきます。
質疑応答の時間には、ゆずたそ氏（@yuzutas0）にもご参加いただきます。

プログラム第22回「5社のデータエンジニアが振り返る2023」

Data Engineering Study第22回では「5社のデータエンジニアが振り返る2023」というタイトルで、年末恒例となっている今年一年の振り返りをしていきたいと思います。
データエンジニアリング・データ分析基盤に関する「良かったこと・問題だったこと・来年トライしたいこと」などをLT形式でご発表していただきます。
プロの現場で活躍されているデータエンジニアの皆様の生の声を聞ける場となっております。

LT1「2023サンフランシスコ出張報告　〜ダッシュボードが自動生成される時代に、データ人材に求められる働き方を考える〜」

　ゆずたそ 氏（@yuzutas0）
株式会社風音屋

▍発表内容

GenAIの台頭によって「10秒でダッシュボードを作る」という新しいユーザー体験が実現されつつあり、BIツールの可能性が拡がっています。データ人材のキャリアと働き方も変わることが求められるでしょう。このセッションでは、BIツールにおけるイノベーションがデータ人材のキャリアと働き方にどのように影響を与え、データ文化の進化にどのように貢献するのかを探ります。

LT2「TBA」

中山貴博（civitaspo） 氏（@Civitaspo）
株式会社LayerX / データエンジニア

▍発表内容

TBA

LT3「Dataplexとdbt-osmosisを活用した「がんばらない」データカタログとメタデータ管理の運用」

吉田康久 氏（@syou6162）
株式会社10X / データエンジニア

▍発表内容

10Xでは事業の推進するため、様々な職種の方が多様な分析を行なっています。この分析を支えるためにBigQueryに多数のテーブルやカラムが日々作成していますが、「自分の分析に必要なテーブル / カラムがどれかを探すのが難しい」というData Discoveryの観点で課題を感じている人が多いことが社内のアンケートで明らかになりました。

この課題をなるべく「がんばらない」で解決するためにDataplexとdbt-osmosisの導入を行ないました。本LTでは導入の際に検討したことやその効果について紹介します。

LT4「デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」の立ち上げと発展　〜 Agile&FragileからTrust&Robustへ」

長谷川亮（hase-ryo）
デジタル庁 Fact & Data Unit / データエンジニア

▍発表内容(仮) デジタル庁では行政におけるデータ利活用を推進するため、クラウドネイティブなデータ分析基盤「sukuna」を開発・運用しています。本発表では事業フェーズに応じたデータ分析基盤の在り方についてご紹介します。具体的にはデータ分析基盤の立ち上げから成果事例の創出、そこからのデジタル庁内の文化形成、さらには総理肝入り？のデジタル行財政改革会議でのEBPM（証拠に基づく政策立案）の扱いに繋がるまで、今年チャレンジした一連のストーリーを「Agile & Fragile」「Trust & Robust」という2つのキーワードを軸にしてご紹介します。

LT5「データエンジニアリングの現在地とData Developer Platform」

　山中雄生（Yuki Yamanaka） 氏（@yamnaku_）
ノバセル株式会社データエンジニア

▍発表内容

データ指向のアプリケーションやプロダクトデザインの方法論が浸透してきた中で、データエンジニアリングの領域は拡大してきています。それに伴い、より多くのエンジニアがデータ基盤上での開発業務に携わるようになってきました。では、データ基盤を多くの人に使ってもらい、基盤上で開発サイクルが回るためには何から始めるべきでしょうか？
この問いに対して、近年話題となっているPlatform Engineeringの考え方をデータ基盤に導入していくと良いと私は考えています。このセッションでは、データエンジニアリングを取り巻く環境が今年一年でどう変わったのかについて総括しつつ、データ基盤上での開発を支援するプラットフォームであるData Developer Platformについて、ノバセルの事例も交えながらご紹介します。

タイムスケジュール（目安）

時間	内容
18:00	オープニング（5分）
18:05	LT1（10分）ゆずたそ氏「2023サンフランシスコ出張報告　〜ダッシュボードが自動生成される時代に、データ人材に求められる働き方を考える〜」
18:15	LT2（10分）中山貴博氏「TBA」
18:25	LT3（10分）吉田康久氏「Dataplexとdbt-osmosisを活用した「がんばらない」データカタログとメタデータ管理の運用」
18:35	質疑応答（15分）
18:50	スポンサーLT1（5分） Forkwell
18:55	休憩（5分）
19:00	スポンサーLT2（5分） primeNumber
19:05	LT4（10分）長谷川亮氏「デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」の立ち上げと発展　〜 Agile&FragileからTrust&Robustへ」
19:15	LT5（10分）山中雄生氏「データエンジニアリングの現在地とData Developer Platform」
19:25	質疑応答（10分）
19:35	アフタートーク（20分）
20:55	クロージング（5分）
〜20:15	完全終了

※ タイムスケジュールは目安です。完全解散20:15までの間で、より参加者にご満足いただける形で各コンテンツ時間が調整される場合がございます。
※ プログラムは変更となる可能性があります。随時こちらで更新いたします。

開催背景

Forkwell からのコメント

本イベントは、Infra Study Meetup に注目していただいた primeNumber さまからのお声がけで実現したイベントです。Infra Study Meetup とは主催する団体、扱うテーマが異なることから、別シリーズとして立ち上げました。Infra Study 参加者と共に得たイベントノウハウを継承し、データ分析領域でも学びの場を作ります。
本家 Infra Study にご参加いただいた方はもちろん、データ分析に関心のある方ならどなたでも参加可能です。エンジニアリングと密接に関わるデータ分析領域について楽しく学んでいただけましたら幸いです。

primeNumber からのコメント

弊社はデータ分析基盤向けの総合支援サービス「trocco」を運営しているのですが、その中で「どういう分析基盤を作っていけばいいのか？」というご質問をよく伺います。そのような方向けに何か有益な情報をご提供できる場はないかと考えた時に、本イベントの開催を思いつきました。
そんなタイミングで、「Infra Study Meetup」という反響が大きいイベントがあるのを見つけ、「データ分析基盤」版を作りませんかとお声がけした所から開催に至りました。
これから分析基盤を作ろうとされている方や、現在運用中の基盤の改善アイデアを探している方に、有益な場に出来ればと思っております。