キュービックでテックリードをやっている尾﨑です。Developers Summit 2023にCTO加藤と以下のテーマで登壇します。
2023年2月10日（金）11:50 ： データウェアハウス構築時のアンチパターンを克服したサクセスストーリー
- 登壇にあたって、単にやったことを発表したのでは面白くない
- 何か今まで学んだデータサイエンスを活かしつつ登壇資料を作れないだろうか？
ということで前回は、登壇資料の構成をデータ分析でやったら面白いのでは?という仮説の基、 プロセス1〜3を紹介しました。
今回は続きの4から見ていきます。
1.企画のスコープを決める 2.検討/導入/運用/改善の4工程のイベントを洗い出す 3.工程ごとのデータの散らばりを観測する 4.データを可視化する★ 5.企画で取り上げるべきイベントを可視化する
4.データを可視化する
前回は「3.工程ごとのデータの散らばりを観測する」でデータの散らばりを散布図で観測するところまで実施しました。
このままでは分かりにくいので、もう少し見やすくします。
導入工程にフォーカスすると、 「要件、人、インフラ、プロセス」に散らばりが見られました。 これはサービス選定時に重視していたポイントと一致します💡
運用工程にフォーカスすると、 「コード、設計、欠陥、ビルド」に散らばりが見られました。 これは既存の運用で認識していた負債や課題と言えるでしょう💡
改善工程にフォーカスすると、 「アーキテクチャー、サービス」に散らばりが見られました。 これは導入時に重視したポイントと、既存の運用課題を鑑みて改善を行った点が考えられます💡
5.企画で取り上げるべきイベントを可視化する
今度は企画の４象限の③④に該当するデータを4.とマージして 工程別に取り上げるべきデータを可視化します。
結果としてはこのようになりました。
これで登壇で取り上げる各工程のテーマが判明しました。 いかがでしたか？今回は登壇資料の構成を分析でやってみました。 当日はこちらで分析した内容をもとに作成した内容を発表します。
最後にアーキテクチャーをちょっとだけお見せします
面白そう！と思ったらエントリーしてもらえると嬉しいです。 対象のエンジニアはデータエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、データベースアドミニストレータ、Webアプリケーションエンジニアとなります。是非エントリーお願いします。
2023年2月10日（金）11:50 ： データウェアハウス構築時のアンチパターンを克服したサクセスストーリー
尾﨑 勇太（おざき ゆうた）
プログラミング未経験から金融系のSierを3年経て、教育関係のWEBベンチャーを１年、品質管理を3年、キュービック(現在)と業界歴9年目。 結婚・子育てで開発を離れていたが、自社開発をしたいという思いが募り、キュービックに参画。 残される側の立場を複数社で経験し、技術負債の返済と再構築を実施してきたためマイナスからゼロ。ゼロからイチが得意。 現在はDWHの基盤構築をしながら新規プロダクトのデータ分析などを中心に実施。
