2024-05-29

shinyaa31:input 2024/05/29

情報収集

2024/05/28(火)〜2024/05/29(水)のインプットからの厳選まとめ。

データ分析

データ分析全般

視野の広い観点を得られるコメント。

データアーキテクチャってこれのことだからね。データウェアハウスとか関係ない。営業スタッフの手帳に顧客データがあるなら、それも含めるから。https://t.co/Z4VMM2DXla pic.twitter.com/UDwaDeweTb
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2024年1月7日

www.ntt-tx.co.jp

データエンジニアリング

データの重要性とAIとの関連性は今後強まっていくだろうからこの方向性もアリなのかなとは思う。

データエンジニア2.0 ？！
ETLはこれからLLMの需要に応えるためLTEになる？という内容です。https://t.co/TzuvCJX6Je
— akira @ DataMarket 💹 (@sista05) 2024年5月29日

medium.com

dbt

v1.8リリースの機能の1つ、ユニットテスト。うまく活用していきたい。

試しにdbt core 1.8のユニットテストを動かしてみたけど、同僚達と「これだよこれー」と盛り上がった👏

現状のdbtのユニットテストはモデル単位での実行なので単純なデータの結合等の場面で使うのはオーバーな印象

複数モデルが合流し、加工や計算等のロジックがある部分に一定特化すると良さそう pic.twitter.com/3BTyKyf9ko
— たきも/Shinya Takimoto@10X (@takimo) 2024年5月27日

Looker Studio

Looker Studio、手軽に始められるのが良い点である一方、手軽に始められちゃうのでこういう『魔境』もできやすくなるのはあると思う。参考にしたい。

Looker Studioの組織管理について、マニアックな裏技をまとめました！再帰クエリは慣れていなくて少し時間がかかります（笑）／Looker Studioで組織内に魔境を作らないための裏技的Tips集 #BigQuery - Qiita https://t.co/Cu6U2euNHp
— D (@SoySoySoyB) 2024年5月27日

qiita.com

SQL

SQLの構成を整理した分かりやすいまとめ。

SQL？なにそれ？おいしいの？っていう全くのズブの素人がIT業界に足を踏み入れ1年間たった時点の知識です。 pic.twitter.com/5DVAzlswSv
— ✞✞ 💎まりも💎✞✞ (@maariimoo) 2024年5月26日

その他

信頼されていないというのもそうだし、信頼されてないんなら無理に信頼してもらわなくても良いか(その時点で信頼されている人にのみリーチしていく)とは思う。

30代で気づけたが「信頼関係を築けてない人に何を言ってもムダ」という事実を受け入れた方が良い。

人は自分が見たいものしか見えないので、心を開いてない他人にいくら正論を言われても響かない。それなのに『アイツは言うことを聞かない』と他責思考の人が多すぎる。貴方が信用されていないだけ。
— 品質さん (@chokyori_tsukin) 2024年5月26日

参考にしたいスタンス。

仕事に安定感がある人がよく使う言葉👇

「まずは前提の確認です」
「言葉の定義を合わさせてください」
「目的とゴールはこれです」
「ポイントは3つあります」
「事実はこれで、仮説はこれです」
「問題の原因はこれで、対策はこれです」
「最後に会議の内容をまとめさせてください」
— はなび🎇部長兼面接官 (@hanabi_support) 2024年5月27日

部下に仕事を指示する時はとにかくこれ。

重要な2割の業務に集中してもらい、
雑音の8割はやらせない。

どうしてもやらなければいけない場合は
「〇分でできるクオリティでいいよ」
と具体的に伝えてあげる。

本当にやるべきことを明確にするのが上司の仕事。
仕事を減らすのが上司の仕事。 pic.twitter.com/VcZ6BsyKT1
— はなび🎇部長兼面接官 (@hanabi_support) 2024年5月27日

ドキュメンテーションを大事にしているスタンスはとても大事。

採用ページの配下に「ドキュメンテーションについての考え方」を掲載しました。https://t.co/xWO6WYcWWs pic.twitter.com/BSYNT1ppq4
— 株式会社風音屋 (@Kazaneya_PR) 2023年8月10日

とても大事な考え。後で読もう。

なにをリーダーシップの源泉とするかって話 Leadership 101: The 5 Levels of Leadership Every Great Leader Should Know https://t.co/Bu4kOPJgSU
— yoh nakamura (@yohhatu) 2024年5月28日

medium.com

ちょっと興味出てきた。ということで購入。

行動経済学で唯一、体系化に成功した本。だから記憶に残る。 pic.twitter.com/vb7qE70zWG
— ぶっくま📚️合う本に会える読書図解 (@Book_Meyer) 2024年5月28日

この考えでいたほうが精神的に楽だよね、とは思った。

みんなもっと「うるせえな。このやろう」の心を大切にした方がいいよ。みんなの言うことを全て真剣に受け止めて、自宅で反省会をやる人はメンタルがやられるからです。あと、みんな適当なことばっか言うから「うるせえ」ぐらいがちょうどいいよ。
— ぱやぱやくん (@paya_paya_kun) 2024年5月28日

生産性に関するコメント。良く勤務形態(リモートや在宅・物理)と絡めて言及されることが多い印象だけど、そこで絡めて(生産性というワードを)出してくるんなら、ちゃんと変更以前と以後で"生産性"を測ってみせろと言いたい。

これすごいよく分かる。

生産性生産性て皆良く言うけどその言葉の定義は何？どういう指標や計算式を以て算出されるものなの？とか思うし、数字が良ければ良いのか、悪ければそれは駄目なのかとかって一概には決められないし、雰囲気でものを語るんじゃねぇよってなる時はちょいちょいあります https://t.co/u3FWHuJNDg
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月29日

1人あたりの営業利益ならそう言えばいいし、デプロイ頻度ならデプロイ頻度と言えばいい。「生産性」なんて言葉で包むからよくわからなくなる
— Kazuaki Kuriu (@kurikazu) 2024年5月29日

https://t.co/TKOObyVShV
オフィス出社させる理由ってメインはチーム生産性向上なんですよね。逆にフルリモワで生き残ってる人ってチーム貢献できて生産性が高い証明になると思うの。これ読めばわかるわ
— いもいもくん (@ma_anago) 2024年5月26日

2024-05-27

shinyaa31:input 2024/05/27

情報収集

2024/05/23(木)〜2024/05/27(月)までのインプット厳選まとめ。

データ分析

データ分析全般

この資料は紹介しているパートに限らず読み込んでおきたい神資料。

週に10回くらいこの資料のp159-p182を案内している。データ基盤（ダッシュボード含む）の構築はこのプロセスで進めると手戻りを最小化できるのでオススメです。https://t.co/eDmceMor4T
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2023年1月17日

x.com

可視化まで持っていった後のアクションについても対策が取られているというのは素晴らしい。

風音屋のデータ分析業務では
「データを見たけど何とも言えない」
「レポートを納品したけど貢献の実感がない」
とならないように

①ビジネス構造や成功モデルを描き
②データを当てはめて
③どの数字をどう伸ばすか会話し
④モニタリング⇒改善サイクルを回す

というステップを奨励しています。 pic.twitter.com/ou10TU0cD4
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2023年4月20日

経緯がこのような形でまとめられているのは後を追う人達のことを考えるととても有用。ありがたい。

弊社で何故データ基盤が必要になったか、どのようなストーリーで成長してきたかをざっくりまとめました。
今後、データ基盤を作る人の参考になれば幸いです。
データ基盤Visionの進化の軌跡 - 事業の成長と共に歩んだ道のり - CARTA TECH BLOG https://t.co/CfzPNOHJAv #SnowflakeDB #datasuperhero pic.twitter.com/exVLVdRkr7
— pei (@pei0804) 2024年5月23日

まずは『データを見て問い合わせしてもらえる』基盤を作るのを目指したい。

データ基盤チーム、DWHのユーザーであるデータユーザーにサクセスしてもらわないと、まわりまわって自分の首締めることにもなるから、データ基盤チームはカスタマーサクセスのチームでもあるんだよなぁということを思ったが、なんと3年前の自分が書いていたhttps://t.co/SenfooU0BH
— Yasuhisa Yoshida (@syou6162) 2024年5月22日

セマンティックレイヤー

セマンティックレイヤー、数年前から色々持て囃されて来ているもののイマイチ浸透しない、展開されてない気もするのでまだ人類にはセマンティックレイヤーは早かったのではないか？大半のデータに関わる人達にとってはセマンティックレイヤーより前にやることがあるのではないか？というのが個人的な立ち位置所感ではあります。

問い合わせて確認したんだけど、Delphi が Cube に買収されて、接続できるセマンティックレイヤーが Cube だけになったみたい、残念。

dbt Semantic Layer は当面の間、見送ることになりそうです😔
— たぬ (@tanuhack) 2024年5月22日

そういや、Semantic Layerのメインの開発者のJonathanは23年に買収された検索エンジンのneevaの開発者だったぽい。
Universal Searchの開発が一段落して、Semantic Layerに駆り出されたのかな。https://t.co/wZOvuvmdc7 https://t.co/TUaERVM5wB
— 前田健太郎@データエンジニアリング (@rakudeji) 2024年5月23日

SQL

実践的な内容をこういう形でまとめてくれるのはありがたい。そう言えば近年SQLを学び始める人ってどういうコンテンツを参考にしているんだろう？

「実際に使うSQLの書き方」の資料が凄い。SQLの基本的な知識や分析クリエでよく出る構文、パフォーマンスチューニングとSQLを実務で使う上で必要なことを基礎から学べる。

こちら👇https://t.co/3ovN1ct39u pic.twitter.com/PQuX18F9WU
— KAZUNARI | AI×ビジネス役立ち情報 (@MacopeninSUTABA) 2024年5月23日

SQLのJOIN一覧がわかりやすい。SQL学習するうえでJOINは最初の躓きポイントでもあるけど、図と合わせて一覧にして理解するとわかりやすい。特にデータ分析でJOIN使う場合はINNER JOINとLEFT JOINさえ覚えておけば大半の場合はカバーできるので、そう考えるとJOINもそこまで複雑ではない。 pic.twitter.com/BhphuRpAMR
— 高橋光 | 著書『データ分析力を高めるビジネスパーソンのためのSQL入門』 (@light940) 2024年5月26日

IT全般

Notion

TOYOTAが事例出しているというのは強いよね...

Notionで変えるトヨタの未来の仕事。情報集約と一元管理で業務効率化を加速https://t.co/MpUhkTUmn0

タスク、ナレッジ、議事録などあらゆる情報を一元管理することで「ここを見れば大丈夫」な状態を構築。
産休明けの情報キャッチアップもあっという間にできる環境は素晴らしいですね。
— 田原聖悟 (@shogocat) 2024年5月24日

Notion x AIでの実践は個人的にはリーチしていないので今後手を広げていきたい。

「AIに聞けばかなりの確率で手詰まりがなくなる」

社内の日常業務で使われ続ける生成AIにするために、必要なこととは？

Notion AIで得られるメリットを落合陽一さん(@ochyai)とNotionの西が話し合いました💬https://t.co/h22YZR2tyr
— Notion Japan 🇯🇵 (@NotionJP) 2024年5月23日

イベント運営

マイクはトントンしちゃいがち。気をつけたい。

NowBrowsing: カンファレンス登壇者・スタッフにこそ知ってほしいマイクの使い方 - Diary of a Perpetual Student https://t.co/XEESheA6Zs
— mizdra (@mizdra) 2024年5月23日

blog.arthur1.dev

組織論

『人は会社を去るのではなくマネージャーのもとを去る』真理。

「人は会社を去るのではなくマネージャーのもとを去る」

ガツン！ https://t.co/ZxtfJAyJVP
— だいくしー (@daiksy) 2024年5月22日

その他

偉い。そしてアウトプットしていない奴がこういう人のアウトプットを責めるのはお門違い。お前にその資格は無い。

どんなにショボくても何か自分の手を動かしてアウトプットする奴は偉い、宇宙の真理
— Yuta Suzuki🌻 (@resnant) 2024年5月22日

分かる。結局どのジャンルでも『やる人はやる、やらない人はやらない』に行き着くので、そうなると『やる人の意欲を更に上げていく』『潜在的に"やる人"の素養がある人を探していく』ことに比重がシフトしていき、全員が全員を底上げしようという気にはならなくなる。

1000人以上マネジメントしてきたから断言できますが、魂が入っていないメンバーを鼓舞しても焼け石に水です。黒いオセロを白にできても、ちょっとしたことで黒になる。マネージャーはメンバーと表面的に接するのではなくて根っこを見つける必要がある。それが本当のマネジメントです。
— ダビデ｜57社の社長 (@dabideshacho) 2024年5月23日

比較するなら『以前の自分』が良いよね。

研究者やってる叔母と久しぶりに話したんだけど「豊かな人生を送るコツは他人と比較しないこと。比較すると他人を妬んだり見下したりするようになる。程度の差はあれ人は100年程度で同様に死を迎える。比較しても意味がない」と言っていて、当たり前だけど現役世代が実践できてないことだよなと思った
— こぐま (@kogumathenics) 2024年5月23日

この手の話、考えていくと最終的には『自分だったり自分の身近な人が良いと思える、幸せになれる方に持っていく』のを最優先に考えるで良いな、となっていく。良い考え方。

自己肯定感が低くなる時って
誰でもどうしてもあると思うんだけど
そういうときはこの天海祐希さんを
脳内に降臨させるのがおすすめ。

私はこれで60秒以内に立ち直れるようになった

pic.twitter.com/anrooe9AAT
— 監視ポリス (@jg86d) 2024年5月25日

この考え方とても良いと思う。ダルビッシュ選手のマインドは参考になるところが多い。えぇ、このブログシリーズ(インプットまとめをアウトプットする)も『緩く継続できていればオッケー！』というマインドで始めていますよ...！(←

ダルビッシュさんが「継続」について語った動画がネットによく流れてきて、良いこと言うなあと思ってたらまとめ記事があった。毎日継続といってもそこには必ず「やってない時間」があるから、１ヶ月とか空いても気にしないでいいという考え方すごく好きです。https://t.co/ekoFZpj1rj
— とくさん｜マイコーピング (@nori76) 2024年5月23日

blog.jicoman.info

2024-05-22

shinyaa31:input 2024/05/22

情報収集

やばいやばい、うっかりしてたら10日分以上サボってしまっていた。これあれだな、短くても(少なくても)良いので毎日こまめにやっていった方が(もしくはツイート総数がxx件を超えたら複数日でまとめてやっていった方が)コンスタントに行けるような気がしてきた。

ということで2024/05/20(月)〜2024/05/22(水)、3日間のツイートからの抜粋まとめです。

データ分析

データ分析全般

こういう振る舞いが出来る人になりたいものです。

"yuzutas0(中略)たちと働くことで、データエンジニアを軽視していた自分のチーム組成戦略を悔いることになった"

メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返りhttps://t.co/x0BZIJgakW
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2022年4月27日

これめっちゃ見てみたい...！

某社に提供しているデータマネジメント研修（非公開）のスライドが計700枚を突破😱

ETLツールやBIツールを初めて使う人に向けて、ハンズオンのスクショ＆手順を1つ1つ載せているため、特大ボリュームに！

※トレーニング提供の実績が増えてきたので、関心のある方はぜひお気軽に問い合わせください。 pic.twitter.com/LM4tMQHUPY
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2021年8月29日

歴史の変遷、積み重ねをまとめられたエントリ。

弊チームの分析基盤の変遷について、過去から現在までを記事に書いてみました。記事を書いてみて、まだまだ課題は多いな〜と思いつつ、今後に向けてより一層励んでいこうと思います。よろしければお読み頂けたら🙇‍♂️https://t.co/NWdfS2mONd
— Yuu.Kimy (@yuu_kimy) 2024年5月20日

dbt

dbtは将来有望そうな機能がdbt Cloudで(しかもTeam/Enterpriseプランで)登場することが多くなってきているけど、一方でdbt Coreでもユーザ有志で色々便利なものとかが出てきているので(どちらかと言えばこっちが魅力的)、良いとこ取りしようとするとハイブリッドをやりたくなるんですよねぇ...

最近dbt Cloudばっか使ってたから気付かなったけど、dbt-power-user がめっちゃ進化してる。

クエリ実行結果見やすい、リネージ見やすい、descriptionをGUIで入力できる。dbt-core開発を基本にしようかな。 pic.twitter.com/r9CgoduRJe
— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2023年11月2日

dbt Cloudの諸機能(TeamプランやEnterpriseプランで利用可能なもの)を使わなくても良い、とかなら全然これで良いかもしれない。 / dbt core を初心者アナリストでも使えるように最強ユーザビリティの実行環境作成したよ https://t.co/tj3tupvAOj #Qiita
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月20日

qiita.com

なるほど確かに...近年だとdbt Semantic Layerやdbt Meshなど、『dbt Cloudでしか使えない機能』も出始めていますがその辺はCloud環境側で対応してdbt Core(dbt Power User)に寄せられるところはそっちで...という形も開発の選択肢として出てくるのかも知れないですね。

(dbt Coreユーザーの方々がdbt…
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月21日

【緩募】MacOSX上で、dbt Core開発環境(dbt Power Userを使用)とdbt Cloud CLI実行環境を併用、共存させる際の良い感じの構成

※Cloud CLI側では衝突する旨明示的に書かれている(NOTE: If you have dbt-core installed locally, the cloud CLI will conflict. Be sure to deactivate your pyenv or…
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月21日

dbt Core & dbt Cloud CLIの実行環境共存に加えて Core & Cloudのハイブリッド利用も絡めていきたい

dbtCloudとdbtCoreのハイブリッド利用 https://t.co/QEUsYW0aNB
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月21日

所謂『CTE/共通テーブル式』を使っていこうね！という内容。

データ基盤を作るためのSQLを書くときに気をつけていることを勢いで言語化したものになります
ご査収くださいhttps://t.co/NYhC22SJgM
— tenajima (@tenajima) 2024年5月21日

zenn.dev

dbtとElementary OSS/Cloudを活用した事例。

【#アーキテクチャ紹介】
広告配信に関するデータ基盤アーキテクチャ🔍

✅fluctのデータパイプラインはELTの形式を基本
✅Data Observabilityを高めるために「dbt testの追加」「Elementary OSS + Elementary Cloudの導入」を実施

✏CARTA社(@carta_engineers)yanyanさんhttps://t.co/GNX7Ic6Pjf pic.twitter.com/JtlhWvxVEj
— Findy Tools ファインディ【公式】 (@findy_tools) 2024年5月22日

Snowflake

Snowflakeお役立ち情報。本当毎日のように情報がまとまってきますねSnowflakeは...

よくできてるな

Snowflake×Tableau：パフォーマンス・コストの最適化に使えるテクニック集｜たくまん https://t.co/fIvOhwfFZj #zenn
— 菱沼雄太@ちゅらデータCTO（しばらく執筆モード） (@foursue) 2024年5月20日

TableauとSnowflakeの組み合わせにおいて、コスト・パフォーマンス面で知っておくと役立つことをまとめました！この組み合わせを使っている方は是非ご一読ください！https://t.co/f4hbFUc2QZ
— たくまん (@takumanken) 2024年5月20日

zenn.dev

IT・仕事関係

Git

この手のやつ、細かい操作とかに深堀り出来ずにすぐ終わっちゃうんだよね。

Gitのことがざっくり分かる良記事！会社でエンジニアとして働くにはgitの知識が必須です。個人でプログラミングの勉強をしていると後回しにしてしまう部分かもしれません。コミットやステージングなど、初見だと取っ付きにくい概念を簡単な言い方で表現してくれています😉https://t.co/PGZJJ9OpSE
— 青の統計学-Data Science School- (@blue_statistics) 2024年5月19日

営業

営業関連のタスクやロールやプリセールスが一番近しくはあるが、この辺の振る舞いは営業のみならずどの職種でも有効よね。

営業を受けていて優秀な営業だと感じる特徴。

・とにかく話を聞いてくれる
・言いたいことを言語化してくれる
・絶対に否定しない
・できないことはできないと言う
・資料の見せ方にこだわる
・整理整頓を意識しながら商談してる
・相手の呼吸に合わせて相槌を打つ

これ。マジで参考にした方がいい。
— 村野恭平｜心を設計する社長 (@cuoremurano) 2024年5月19日

組織論

今度の自社カンファレンスイベントで登壇頂く形になるので、話が聞けるのはとても楽しみです。

▼「強いカルチャー」を作っているつもりが、むしろ「脆いカルチャー」を生み出す構造について

Ch1.強いカルチャーの意義とは何か？
・強いカルチャーの意義を定義すると、「各事業の勝ちパターンとなる行動を特定し、行動ルーティン化することで、実行水準を上げ、業績向上に繋げること」である… pic.twitter.com/jTZx400nxH
— さかいふうた (@fuuuuuta21) 2024年5月20日

ブログ

この辺のテーマ『既に誰か書いてるんじゃないか...？(なので書けない)』ってのは昔から言われているところでもありますよね。その昔社内にいたメンバーのブログに関する名言として『被っても観点違えば別の記事』『被っても時期が違えば別の記事』というのがあって、まさにこれに対するアンサー足りうるものだなと思い返した次第です。

「〇〇がもう書いてる」の呪いを解く呪文がある

「自分はまだ書いてない」

つーか意図的に似せようとしない限りはテーマが似通ってても多少なりとも違う印象になるものよ
— 悠戯＠迷宮レストランなど (@meikyu_R) 2024年5月18日

『誰も貴方のようには書かない』は名言。 https://t.co/Lf10da1LHI
— 榊一郎@新たなる旅立ち？ (@ichiro_sakaki) 2024年5月19日

私たちの世代は

- ブログ全盛だったので（頼まれてないのに）大量の文章を書いた
- 一部の人は頼まれて雑誌の原稿を書いた
- Twitter/X 全盛だったので（頼まれてないのに）大量の短文を毎日書いた

ので文章を書くことに一ミリの抵抗も感じないという謎世代。
— higepon (@HigeponJa) 2024年5月19日

https://x.com/yutaka_aohashi/status/1791871003502739771:emded

2024-05-19

shinyaa31:input 2024/05/19

情報収集

金土日3日分のツイート振り返り。この3日間で300ポスト(リポスト含む)もしてたみたい。相変わらずリポストが多めだけども。

「有用な記事を読む」系については、その場で15分くらい(最大でも30分)でササッとインプットしちゃう、読んじゃって感想述べる、くらいのスピード感で処理したほうが良い気がしてきた。

データ分析全般

データエンジニアリング

チーム構成を考える時の参考に。

データチームとその構成方法について言及した書籍https://t.co/lgJI8h5tQD https://t.co/T9hXLT9MdK
— ひろゆき (@ohiro_va) 2024年5月18日

データ基盤の企業事例、バンダイナムコさんの情報が勉強になる

基盤構成（2021.9）https://t.co/dmJE1pOQSz
データマネジメントの対象, 具体的な作業の1事例（2022.12）https://t.co/lXhxh1Dbt0
組織の立ち上げ変遷（2023.1）https://t.co/IuMEyWcRSn

特に最後の変遷の話はどの企業も通りそう...
— 𠮷田勇太 / ysdyt (@yutatatatata) 2023年2月19日

BifQuery

データセット活用時のTipsとしてメモ。

BigQueryを利用する上で、自分が大絶賛している「BigQuery Utils」ですが、先週ようやくUS以外のリージョンでも利用できるようになりました。自分がGithubでIssueを立てたのが2023年8月なので、約9ヶ月になりましたがこれで東京リージョンのデータセットでも便利にBigQueryが使えるようになります。…
— SEM Technology (@SEM_Technology) 2024年5月16日

ちなみに、東京リージョンで使うときは、

SELECT bqutils.fn_asia_northeast1.get_value("page_location", event_name) FROM `https://t.co/L696WKKRRF_0000.events_*`

のような書き方で、関数名のデータセット部分を"fn_asia_northeast1"にする必要があります。
— SEM Technology (@SEM_Technology) 2024年5月16日

Data Contract CLIというものがある事自体が [

dbt

dbt x Elementaryネタ。これも非常に参考になります

最近Data Observabilityに関する仕事を色々やってて一段落したのでTech Blogにまとめました

dbt test + elementaryによってData Observabilityを高める - CARTA TECH BLOG https://t.co/OYLTq7GzNK
— やんやん ⌨️ (@YangYang_pareto) 2024年5月16日

techblog.cartaholdings.co.jp

dbtのサブコマンド、dbt run-operationに関する困り毎解決ブログ。

dbtのrun-operation経由でsqlを自動生成させたい場合に、出力情報を制御したい場合の試行錯誤を書いたhttps://t.co/H81d0Chv1M
— Yasuhisa Yoshida (@syou6162) 2024年5月16日

Looker

良く問われる、聞かれる部分なこのテーマ。一度じっくり目を通しておきたい。

数えきれないほど聞かれている「LookerとLooker Studioの違い」について 1.セマンティックレイヤー, 2.メトリクス管理, 3.可視化の先の体験の観点から分かりやすく書かれています。LookerとセルフサービスBIツールの違いと読み替えても良さそうhttps://t.co/NJ6UNxYV6e
— tomoya | Looker PE (@tomoya_cs) 2024年5月17日

www.cobry.co.uk

Looker Studio

ちょっと気になる。

GA4入れてたら、これ無料なので、すぐ設定して欲しい。ポチポチやるだけでカンタンに設定できる。ぶっちゃけ、BtoB特化ってあるけど、リード獲得系なら試す価値ありです。

あるお客様に紹介したら、その場でリスティング広告、モバイル経由でほとんどCV出てないことに速攻気づけました。

GA4対応…
— 才流（サイル）長谷川 (@so_hasegawa) 2024年5月18日

sairu.co.jp

Snowflake

EXECUTE IMMEDIATE FROMは何のためにあるかと思ったらjinjaみたいなテンプレートエンジン使う時に便利なんか。Trinoもいけるかな。 https://t.co/T4mMPmSbwH
— ToruT (@nora96o) 2024年5月16日

Jinja2 templating support in Snowflake! | LinkedIn #SnowflakeDB https://t.co/NxAg3dy7jx
— Mineaki Motohashi (@mmotohas) 2024年5月16日

www.linkedin.com

IT全般

考え方の参考に。

むかし git を使い始めたときは相当混乱したのだけど，当時友達から「あれは歴史ではなくツリー状のデータ構造だと思った方がよくて，ブランチはノードについているラベルだと思った方がよい」と言われて，これでかなりわかった記憶がある
— R. Shioya (@r_shioya) 2024年5月17日

試験対策

認定試験を取るという活動は個人的にはそんなに得意では無いんだけれども、勢いを付けたいのでこの辺身に付けていきたい。

資格試験に合格するには、「そんなの常識でしょ」と言えるくらい内容を深く理解し、記憶に定着させることが必要。

それには「3つの動作」の繰り返しが重要だそう。勉強法の専門家による解説です。

＞＞資格試験に受かる人があたりまえにやっている、勉強の「3つの基本動作」https://t.co/8imuPvnClY
— STUDY HACKER公式 (@study_hacker) 2024年5月17日

studyhacker.net

生成AI

どういう時にどの生成AIを使うのが良いのか、というのは使いこなし術として今後重要になってくると思う。

デジタル庁の資料から：
このユースケースやモデル使いわけはとても参考になる。https://t.co/QpRvbWwMhO pic.twitter.com/GXgEf0Sl9l
— iwashi / Yoshimasa Iwase (@iwashi86) 2024年5月15日

【完全保存版】生成AIの使い分けまとめ最強版

※異論は認める

以下メジャーな「AI四天王」を解説
①GPT-4/4o
②Claude 3 Opus CS
③Gemini 1.5 Pro
④Perplexity(SONAR)

生成AIって、たくさんありすぎて
どれを使えばいいのかわからない...

そんなことありませんか？… pic.twitter.com/q0UUjQJYnP
— みやび@生成AIで7桁稼ぐ普通の狐 (@miyabix317) 2024年5月16日

生成AIに限らないと思うけど、世間一般的な広まり方で展開されるのってやっぱり何かしらのブレイクスルーが無いと厳しいよね...

逆説的に今 LLM が普及してない (ChatGPT も知名度の割に常用してる人がまだ多くない) のも、一般層の言語能力があまり高くなく、結果何していいか分からない/使いこなせないのが要因の一つだと思ってる
ツイ廃は全体と比べて言語能力高い層だろうから感覚麻痺しがちだが… https://t.co/zTpUSZg8SY
— Torishima / INTP (@izutorishima) 2024年5月16日

営業活動が主軸のロールではないけど、営業的活動をする際の参考に。

営業活動で整備したい資料・要素をまとめてみました。他にもありそうですが、これらを整備して磨き続けたら営業力も効率も高まるはず。全部は大変なので、ひとつ突き詰めるだけでも良いと思います。たとえば、才流では70近い事例を事例集にしたのですが、営業活動がブレイクスルーされた感じがします。 pic.twitter.com/lVlnUy0uEu
— 井出孝尚 | 才流（サイル） (@takahisa_ide) 2024年5月18日

情報発信

継続してコンスタントに続けられる人が一番すごいと思っている。

情報発信の重要性は理解していてアカウントもつくったが1ヶ月と続かない
反応が良いと発信が楽しいが、反応が薄いとやる気をなくしてしまう

そんな悩みを抱えているみなさんに、持続的アウトプットのススメをお話しいただきました@mattn_jp https://t.co/IA3f9LXJN2
— レバテックLAB（レバラボ） (@levtech_lab) 2024年5月16日

形式はどうであれ、量と頻度は一旦突き詰めて行ったほうがいいかなと個人的には思っています。質は後から着いてくる。

どんどん「アウトプット」する習慣があれば、行動力や発想力が上がるほか、気持ちの面でもメリットがあります。

仕事がうまくいく人になれるよう、紙に書く習慣を始めませんか？

＞＞「アウトプットしまくる人」がやっぱり強いワケ。圧倒的行動力にも心の安定にもつながるhttps://t.co/K6BeC1z91H
— STUDY HACKER公式 (@study_hacker) 2024年5月17日

studyhacker.net

マーケ的活動で活用したい。

WEBサイトから問い合わせを増やす方法。

シンプルですが『事例紹介』が最強です。「何ができるの？」というユーザーの悩みを解決できないページから問い合わせは来ません。

弊社クライアントも事例紹介を週1ペースで追加したら、アクセス数12倍＆問い合わせ毎月5件以上に。しかし注意点もあって、… pic.twitter.com/KtAjdMihv2
— 上野山光雄　㍿バリューエージェント代表 (@uenoyama123) 2024年5月16日

意識しておきたいポイント。

1000いいね！ | つよつよエンジニアの成果物にある5つの特徴 https://t.co/59iKfdoeFa
— Qiitaマイルストーン (@qiita_milestone) 2024年5月17日

qiita.com

1on1

めっちゃ詳細に1on1への向き合い方、考え方などがまとめられている。色々参考になりそうだけど全部詰め込もうとするとパンクしそうなので重要なコンセプトや指針の把握に務めるくらいで良いかなとも思う。

すごい

1on1ミーティングガイド (1on1ガイド)https://t.co/caFmHPQUDY
— ミナベトモミ / MIMIGURI (@tomomiminabe) 2024年5月16日

guide.1on1guide.org

その他

GitHub Actionに関する書籍が出る模様。要チェック。

結構、雰囲気で使ってるから体系的に学んでみよう。https://t.co/trLr6ZJAl8
— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2024年5月17日

短時間で効果の高い運動を探し求めている今日この頃です。

一日の99％の時間を座っているか寝て過ごしている極度の運動不足の人は大真面目に「踏み台昇降」から始めて欲しい。運動強度はウォーキングの1.7倍を誇り、脚の大きな筋肉が鍛えられるため基礎代謝の向上も狙える。超手軽な有酸素運動と筋トレのハイブリッド種目と言えるだろう。安定した台でやってね pic.twitter.com/QibhR0JMpc
— Seiya (@hosomacho1) 2024年5月16日

クイーンズランド大学が開発したHIITがすごい。HIIT WBというエクササイズで、たった4分間の運動で30分の有酸素運動を遥かに凌ぐ効果を発揮する。心肺機能と筋肉量の増加、脂肪減まで期待でき、抗老化に繋がる。動画をそのまま真似してもらえれば良いが、詳しいやり方は下のリプ欄にて記載する。 pic.twitter.com/hNMrJGFWfY
— Seiya (@hosomacho1) 2022年8月14日

故児玉清さんの言葉。50歳からと言わず、常にこういう気持ちは持っていたいですね。

50歳から努力した者が伸びる、と教えてくれた児玉清さん。
人生の先が見えてくると努力しなくなる。だから努力を怠らずにいれば伸びる。

ついにその年になりました。言葉の意味を噛み締めています。

５月１６日は児玉さんの命日。 pic.twitter.com/e5DZuHTx8z
— 中江有里 yuri nakae (@yurinbow) 2024年5月16日

この姿勢大事、いつ何時、相手がどういう関係性であれ『これは』というアドバイスはこの姿勢で受け取りたい。

社会人において重要だと言われる素直さというのは、アドバイスをしたあとに即時実行して、うまくいってもいかなくても、その経過を報告してくることなんですよね。アドバイス通り実行してうまくいけばそれを報告し、仮にそのアドバイスがちょっとどうかなぁという場合でも、実行してうまくいかなかった…
— sem_master (@semlabo) 2024年5月17日

環境が変わった時・変えた時の基本姿勢として心に留め置いておきたい。 note.com

何かで参考になりそうなので一応メモ。

すごくニッチなテクニックだけど

from:cupnoodle_jp min_faves:10000

みたいな入力をXで検索すると、そのアカウントでバズったやつが見れるので、SNSアカウントの研究をする際はご参考に。

合わせて、 since や until のコマンドを使うと期間も指定できる。
参考になれば幸いです。
— ひとやすみくん@広告プンラナーのメモ (@1q3_japan) 2024年5月16日

個人と仕事とかのカレンダーを統合したかったりするんだけどそういうのって良い感じに出来るのかな？セキュリティとかどうなんだろう。

【まさにやりたかったのはコレ！！】

副業などで、複数のGカレ同期したい人におすすめ。手作業で予定コピーしてた手間がなくなった。今までなんだったのか。完全無料だし、ホント最高！https://t.co/WZgXhhaDB7
— 才流（サイル）長谷川 (@so_hasegawa) 2024年5月18日

効率良い積読消化を取るしたいのでメモ。

技術書の読み方についてを書いたやつ

技術書リーディングアンチパターン　~積読王の私が技術書を読む際に犯したN個の誤り~｜MESI https://t.co/OtDRS3TP1U #zenn
— MESI (@MESIchicken) 2024年5月18日

zenn.dev

2024-05-16

shinyaa31:input 2024/05/16

情報収集

ついうっかり油断してたら更新滞ってしまった。明示的に曜日を決めて投稿するとかしたほうが良いのかもしれない。ということで6日ぶりの更新です。

データ分析

データ分析全般

primeNumber社、最近色々展開が活発になってきてますよね...

データ基盤の運用に課題感があるお客様向けのソリューションサービス DataOps 支援をローンチしました。ぜひお問い合わせください。 https://t.co/KYQVSEbNDM
— Satoshi Hirose / 廣瀬智史 🐘 (@satoshihirose) 2024年5月14日

どこかで何かあった時に活用したい。どこで何があるか分からんけど。

国の統計データはめちゃくちゃ使える。これは間違いない

無料マーケデータ100選　生活者意識・消費データの変化に商機あり https://t.co/fwOqOUSlaG
— 松本健太郎 (@matsuken0716) 2024年5月14日

xtrend.nikkei.com

セマンティックレイヤー(Semantic Layer)

セマンティックレイヤー周りはまだまだ世の中に浸透していないカオスでもあるよねぇと思う、どこから始めるのが良いんでしょうね？と情報を調べてみたらOSSのものもあるようなのでまずはそういったところから実践、実体験を経て知見を広めていこうかなと思う。果たして今後(セマンティックレイヤーは)定着していくものなのかどうか。

Semantic Layer試したい→でも大体有償になっちゃうよね→無償で使えるやつってないのかな...と思って調べてみたらCube OSSってのがあるのね。(正確にはCube Core？) ここから試してみようかしら。

Building your data stack: Cube Cloud or OSS - Cube Blog https://t.co/1Yz4saZhpY
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月14日

雑な整理として、セマンティックレイヤーを、

1. DWH（ex. Snowflake）
2. ELT（ex. dbt）
3. BI（ex. Looker）

のどこでも作れるとなったときに、どこで作るのが良いのかっていう話になっていくんですかね。
— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2024年5月14日

なんでもいいけど「セマンティックレイヤー」というものの知名度というか存在感が強まっていくことは世界平和に繋がるのでとても良いことだと思う
— tomoya | Looker PE (@tomoya_cs) 2024年5月14日

Snowflakeが独自のデータのセマンティックレイヤー開発してるっぽい。
上みたいなDDLから下のようなSemantic Layerの宣言を出力してくれるとのこと
今はセマンティックレイヤー導入考えてる企業は、ファーストパーティから出る可能性を考慮したほうが良さそうhttps://t.co/3JrGdMAX4M pic.twitter.com/rlZMww871u
— 前田健太郎@データエンジニアリング (@rakudeji) 2024年5月14日

複雑なデータを理解可能なビジネスの概念に変換するセマンティックレイヤー。

歴史を踏まえて、何故この層が必要なのかをメリットと合わせて解説している記事。

ここ最近のデータエンジニアリングでも注目されている領域になる。

セマンティックレイヤー / Headless BIとはhttps://t.co/hUTJF28rq7
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月15日

モデリング

データモデリングの参考に。

マスタとトランザクション、最新と履歴テーブルに必要なカラムの作り方を紹介。

Slowly Changing DimensionsのType1とType2が主に使用されることが多い。

分析基盤のためのテーブルとカラムhttps://t.co/M83ydiXJkS
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月11日

note.com

データモデリングの参考に、その2．

このネタ、いつも盛り上がるよね。https://t.co/GjdLv0sIqz
— ABE Masanori (@abe_masanori) 2024年5月12日

medium.com

こちらの投稿で書籍『The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition』の存在を知った。

正解は、どちらでもなかった🫤

BI のレポートラベルの観点から、ロールプレイングディメンション（Location）に、それぞれ独立した SCD Type 1 のアウトリガーディメンションをロールプレイングディメンション（Warehouse）として紐づけるみたい

バイブル（DWH Toolkit, 3rd）の 5 章を参照 https://t.co/SuGTSdVsv7 pic.twitter.com/JRsX69w4Hp
— たぬ (@tanuhack) 2024年5月16日

www.kimballgroup.com

dbt

やっぱこういうの使いたいよねぇ、直近検討しているやつではdbt Cloudベースで考えてたけどCoreとの併用で行きたい感...

dbt-osmosisを使ったメタデータ入力の軽減｜kyami https://t.co/ixNEHAcAbK #zenn
— koreeda (@cs_dev_engineer) 2024年5月15日

zenn.dev

先日開催されたウェビナーで新機能沢山来てましたが関連する公式ブログもちゃんと出てました。

dbtの新機能群、先日発表があった時点で公式ドキュメント(リリースノート)に言及が無かった部分も含めてまるっと紹介・解説されていますね。要チェックです。

Delivering Data That Works: the biggest new dbt Cloud features announced at our virtual event | dbt Labs https://t.co/ofHb0JzOR2
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月16日

ちなみに私の方で投稿した関連会社ブログはこちらです。(投稿日順) dev.classmethod.jp

Elementary Data

Elementaryも触ってみたいプロダクトではあるんだが、いかんせん有償版しかねぇ...

弊社のfluctのData Observability事例出た。
まじでElementary便利！！！
dbt test + elementaryによってData Observabilityを高める - CARTA TECH BLOG https://t.co/2hhhDa2Yjh #SnowflakeDB #snowflake_advocate pic.twitter.com/f0ZQAasJuq
— pei (@pei0804) 2024年5月16日

techblog.cartaholdings.co.jp

と思ってみたらOSS版もあるのね。触ってみよう。 docs.elementary-data.com

Looker Studio

Looker Studio、お値段的には1人9ドル/月なのね。アリかも。

いつの間にか Looker Studio Pro に Alert 機能がついてた。Lookerと同じように簡易的なデータガバナンス（例：0件チェック）やxOps（例：条件を満たした顧客リストの通知）ができるっぽい。https://t.co/G1Q6RR2rGj pic.twitter.com/UK6jejqk4j
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2024年5月12日

support.google.com

OpenMetadata

データカタログは(も？)dbtの諸機能で良いんじゃないかとは思っているけどOpenMetadataも(OSSの方を)活用してみるかなぁ。

「OSS版OpenMetadataでSnowflakeのメタデータ管理とデータ品質テストをしてみた」という記事を書きました。
前回のBigQueryとの連携に内容は近いですが、Snowflakeでの注意すべき点や、初めて触る人へのわかりやすさをを意識して書きました！https://t.co/H9dNPHu6OX
— Haruka Takahashi (@harukan0000) 2024年5月10日

Snowflake

これを見るとやはりSnowflakeは適宜情報をウォッチしていくべきだよなぁ

大事な事なので改めて。OpenAI社の主要DWHはSnowflakeです。https://t.co/RBJvFRehFm
— Shota Asano@Snowflake japan (@ShotaAsanoSnow1) 2024年5月14日

Snowflake、頻繁にこの手の『ベストプラクティス』エントリ出てくるよね。それだけ利用人口が多く、有用な情報が出てくるだけの使い勝手があるという事なんだろう。どこかで『そういうの』をまとめたいな...

Securing Your Snowflake Instance: Best Practices and Advanced Techniques | by Robert B.P | May, 2024 | Medium #SnowflakeDB https://t.co/D1PnF9HYTq
— Mineaki Motohashi (@mmotohas) 2024年5月14日

medium.com

その他

長文X投稿：この辺はまぁ色々思うところはあるよねぇ。

◆「超スピード退職の本当の論点」と「近年のキャリア論への違和感」について

近年、プロティアンキャリアやバウンダリーレスキャリアなど、組織内でのキャリアではなく、個が主体性を持ってキャリアを開発していく「ニューキャリア論」が流行している。…
— さかいふうた (@fuuuuuta21) 2024年5月11日

直近配信系の作業が急務で必要になってきそうであり、色々興味が湧いてきているお年頃な今日この頃。色々出来るようになりたいな。

そろそろちゃんとイベント配信系の仕事を副業として受けられるようにしたほうがいいか。
本番3日前にようやく具体的な話をききつつ、QLabで素材普通に組んで、カメラ、マイクの配線まわりを考えてVR120HDでひととおり準備し、何事もないように本番作業をこなすのは趣味レベルではない (笑
— Masao Maeda (@brtriver) 2024年5月15日

qlab.app proav.roland.com

DevRelや技術広報といったロール(の記事)は最近良く目にすることがありますが具体的な違いみたいなのってあんまりピンと来て無かったんですよね。ってことでPerplexity Proに聞いてみました。こういう取っ掛かり、未知の事象についてガイド的に聞いてみるってのには生成AI便利な気がする。

Perplexity Proに聞いてみた。なるほどそういうことなのか...ってかGPT-4oの回答速度早ぇぇぇぇ！ pic.twitter.com/TQHTytWmoT
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月16日

発端はこちら941さんに関する記事から。

カケハシの技術広報チームに新しいメンバーが参加しました！DevRelの先駆者の1人として活躍する@941と共に、6月からは更に技術発信やコミュニティへの貢献を強めて行きます。https://t.co/55rtm9hDcr
— カケハシ技術広報 (@kakehashi_dev) 2024年5月15日

情報整理の参考として。

この表のまとめがいい！
コミュニケーションのためのドキュメント書いておきたい pic.twitter.com/RXl4yPIfAR
— shinden (@t_shinden) 2024年5月16日

2024-05-10

shinyaa31:input 2024/05/10

情報収集

G.W.明けた途端パタリと更新が止まってしまったw

情報収集(Twitterを眺めて日々RTしたり)はしてるんだけれどもそれらのアウトプットを...ってなるとある程度の意思を持たないとやっぱり続かないですねぇ。

毎日更新とまではいかなくても2〜3日おきにアウトプットしていけるように(例えば月水土くらいのペースで)習慣付けしなきゃだわね。ということで2024/05/07(火)〜2024/05/10(金)までのインプットからの抜粋まとめです。

データ分析全般

過去ツイートですが一連の推奨図書のリストがこのツイートから続いていたということで参考インデックス情報としてメモ。

2年ぶりに個人ブログを更新しました。/ データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0 https://t.co/QaOri5pbJn
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2023年12月3日

【001】企業参謀

経営戦略や事業戦略の教科書と言える1冊です。企業全体のどこに課題があるかをステップバイステップで分析しています。風音屋の案件だと、上場企業の経営陣向けにダッシュボードを作って、毎月のミーティングでモニタリングしていたりします。https://t.co/ntcZN7vhsg
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2024年2月23日

ETL/ELTツール評価軸のお話。端的にまとまっているので後で自分でも本文読んでみようと思う。

ETL/ELTツールを評価するポイントについて勉強になる。記事中には、下記のポイントに加えて、より具体的にどのような確認をすればよいか書いてあるので、覚えておきたい。
1.評価表を作る
2.シンプルなパイプラインを作ってみる
3.End to Endの変換を行ってみる…
— Hayato Onodera (@hayato1844) 2024年5月7日

towardsdatascience.com

私自身はデータ分析界隈に携わるようになってそれなりに経つのでアレですが、「これから目指していこう」という人には参考になるところも多いエントリです。

（ちょっと昔の話ですが）こういう勉強をしたのがデータエンジニアになってから役に立っているな、と感じている項目をまとめてみました。データエンジニアを目指して基礎固めをしたい、という方の参考になれば。 https://t.co/CeZOoJzQY5
— mahiro (@hrkhjp) 2024年5月6日

hrkh.hatenablog.com

この資料「30分でわかるデータモデリング」ってのは一般公開されているものなのかしら？(一瞬、ゆずたそさんが出版されている『データマネジメントが30分でわかる本』と混同してしまった)

分析基盤やデータウェアハウスのためのデータモデリングについて視覚的に分かりやすく整理されている資料。

ユースケースから逆算して分析テーマの設定やビジネスイベント、比較軸の特定をする手順が列挙されている。

アナリティクスエンジニアのキャリアとデータモデリング https://t.co/Vg8wvS7PsY
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月8日

speakerdeck.com

とても参考アンド気になるディメンショナルモデリング勉強会の開催レポート。ちなみにこういうモデリング関係の情報ってどういうタイミングでインプットするのが良いんだろうね。実践する前？実践しながら？

ディメンショナルモデリング勉強会のエントリを書きました。なんちゃってディメンショナルモデリングの知識しか自分はなかったですが、それだと運用上の課題やデータユーザーにとって使いにくくなってしまうため、めっちゃ基礎ではありますが勉強会やってよかったと思いますhttps://t.co/8NJP9fmCPz
— Yasuhisa Yoshida (@syou6162) 2024年5月8日

product.10x.co.jp

スプレッドシートが便利になりますネタ。こういった、データ分析の敷居が下がる、便利になる機能改善は嬉しいですね。

スプレッドシートにテーブルを定義できる機能が来るらしいです。元々Excelでは出来たので、個人的に待ち望んでいた機能でした👏

変な形で入力されるデータを撲滅できそうなので期待してます。スプシエンジニアリングが捗りそうです。https://t.co/shWuCZEW51 pic.twitter.com/koRL9qAZPL
— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2024年5月9日

workspaceupdates.googleblog.com

数的にまだ「カオス」とは言えないような気もするが、ポイントごとにまとめられていてとても良い情報。こうしてみると国内データカタログはまだまだ数的には少ないんですね。

データカタログ・カオスマップを、データカタログ「タヅナ」の運営会社パタンナーが作成 https://t.co/KE9lE8V0z5 @PRTIMES_JPより
— akira @ DataMarket 💹 (@sista05) 2024年5月8日

その数少ない「日本発のデータカタログ」界隈に打って出てきたのがprimeNumber社の「COMETA」。じきに国内で覇権を握るデータカタログ製品が出てくるのでしょうか。動向を見守りたい。

【プレスリリース】
primeNumberがデータカタログ市場に参入。新サービス「COMETA」をリリース。NTTコミュニケーションズとの販売パートナーシップを締結 https://t.co/p2Mpp0dmDp @PRTIMES_JPより pic.twitter.com/UviK9PCAQm
— 株式会社primeNumber @ データテクノロジーカンパニー (@primeNumberinc) 2024年5月9日

DMBOKを読み進められれば良いんだろうけどあれはあれで質量半端無くて大変なのでこういった書籍から入っていくのが良いのかもしれない。ということでポチりました。

データマネジメント業務に携わることになった場合におすすめの本。

組織やガバナンス、ガイドラインのステップやゴールが書いてある。また、メタデータやMDM、データモデルについても記載があるので業務に入る前に一度読みたい。

DXを成功に導くデータマネジメントhttps://t.co/FSp4WWygEs
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月9日

BigQuery

この辺自分の中でも同じような考えだったのでとても参考になります。

久々の更新

BigQueryにおけるGA4データの扱いづらさを解決するhttps://t.co/8EG0qhAF0q
— anazawa (@aaaanwz) 2024年5月6日

aaaanwz.github.io

Dataform

最近自分の中でも評価が高まっているDataform。そのDataformを使ってリプレイスを行ったという事例エントリ。

Scaled Architectureに則してアーキテクチャ設計と技術選定をしている。

データクレンジングを行う staging layer とビジネスロジックを取り扱う mart layerで構成されているData Consumerについて言及している。

YDBビジネスデータ分析基盤をDataform等でリプレイスした話https://t.co/mDEg5hBIsK
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月7日

engineering.dena.com

Looker

「これは全社的にちゃんと活用されるデータ基盤の構築を目指すデータ組織にとっての必読noteでは」まさにそれな資料。

これは全社的にちゃんと活用されるデータ基盤の構築を目指すデータ組織にとっての必読noteでは https://t.co/ShVl40x1MD
— tomoya | Looker PE (@tomoya_cs) 2024年5月9日

久しぶりにnoteを書きました。文量が多くなっちゃったのですがぜひ読んで下さい / マネフォの管理会計基盤の紹介〜データ組織を立ち上げたらまずここを握れ〜｜ササキエア＠マネーフォワード #note https://t.co/Bbm99ee8l7
— えさ (@0610Esa) 2024年5月9日

Snowflake

Truestarさんのこういう取り組みはまじ有り難い。

とんでもないデータが出てきました！凄い勢いでデータが拡充しています。
truestar、日本全国の飲食店データベースをSnowflake Marketplaceで販売開始 https://t.co/iYvp2EMgIl @PRTIMES_JPより
— Shota Asano@Snowflake japan (@ShotaAsanoSnow1) 2024年5月9日

prtimes.jp

なんと、大阪市中央区13594件と東京都渋谷区7438件の最新の飲食店データを無料サンプルとして公開しています！

渋谷区の直近三か月に開業した飲食店のリストを抽出したりできます！https://t.co/KOm3GYbq0h https://t.co/3w3BC99pNW pic.twitter.com/GKiD1y8xHk
— Toshikuni Fuji (@VToshikuni) 2024年5月9日

Snowflakeさん新オフィス、良いなぁ。

今日はSnowflakeの新しいオフィスを見せてもらいました
めちゃくちゃ良いとこだった
イベントできそうな場所もあり、なんかやりたくなってきたぁ pic.twitter.com/l11pJtNcrx
— 菱沼雄太@ちゅらデータCTO（しばらく執筆モード） (@foursue) 2024年5月8日

Tableau

先日開催されたTableau Conference 2024のうちデータソースに関するものを抜粋して日本語でまとめたエントリ。

Tableau Conference 2024ですが、データソース周りのアップデートが地味にとても熱かった気がするので記事にしました！リリースが待ちきれない。https://t.co/VxMee6TUpU
— たくまん (@takumanken) 2024年5月7日

ちなみにイベント全体の新機能新サービスに関する情報まとめ from 公式はこちら。 www.tableau.com

その他

先日手書き風構成図描画ツールでDraw.ioや★

皆さんに教えていただいたツールのうち、簡単に試せそうなものを一通り検証しました。
個人の好みもありますが、私は、Draw[.]io、isoflow[.]io、yEdの３つを今後も使いたいと思いました。今回、想定以上の情報が集まり、皆さんの技術力の凄さを見せつけられました。
ありがとうございました。 https://t.co/dtiW8KPmmS pic.twitter.com/rZBENNdxTT
— MIYABI (@MIYABI_CCNP) 2024年5月7日

思考の整理に役立ちそうなのでメモ。

お客様に「御社の課題は何ですか？」と聞いても具体的な答えがすぐ返ってこないことは多い。また「御社の課題はこれで合っていますか？」と聞いても微妙な表情をされることがある。お悩みや課題を言語化できるお客様は少ない。
お客様の具体的な思考を支援する「特定質問」にもコツがある
（以下解説） pic.twitter.com/4azPji4Toe
— 高橋浩一@営業の科学（すぐ重版2.5万部超）/ 無敗営業チームづくり / TORiX代表取締役 (@takahashikoichi) 2024年5月7日

コミュニティ運営を上手くいかせる術、どこから手を付けていいやらと悩みがちなところではありますが1つの方針・参考になるのではなメモ。

「コミュニティのKPIを語ろう」をテーマに登壇させていただきました！
是非、懇親会でみなさんと話したいです！

#CM2 pic.twitter.com/Vy0LTkRnvl
— 鈴木駿介｜コミュニティ熱量研究所所長 (@SHUNSUZUKI8) 2024年5月7日

1つの理想形。

https://t.co/YNfKqJlL8t
これ完全にPlatform Engineeringルートじゃないっすか！ここまで進んだらコケることもなさそうだしで、凄い価値出そうだ
— いもいもくん (@ma_anago) 2024年5月7日

https://tech.dentsusoken.com/entry/2024/05/06/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%E3%81%AE%E8%87%AA%E5%8B%95%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%81%8B%E3%82%89%E5%B1%9E%E4%BA%BA%E6%80%A7%E3%82%92%E6%8E%92%E9%99%A4%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AAembed:cite]

「リモート」という概念を強制的に取り入れる形になったけど、「オンライン、オフラインそれぞれのメリット・デメリットがある」「選択肢が広がった」のは結果としては良かったよね。

【「リモートができるなら」と問題を立てると、ずいぶん考え方が変わってくる。行った先に、簡単に泊まれる場所さえあれば、その地で３日間くらい過ごして（そこでリモート繋いで）、そのあとにゆっくりと帰ってくればいいわけだ。】糸井重里・今日のダーリン5月11日 https://t.co/ZyqPfHUu3n
— ほぼ日（ほぼにち）公式 (@1101complus) 2024年5月11日

【「リモートができるなら」と問題を立てると、ずいぶん考え方が変わってくる。行った先に、簡単に泊まれる場所さえあれば、その地で３日間くらい過ごして（そこでリモート繋いで）、そのあとにゆっくりと帰ってくればいいわけだ。】糸井重里・今日のダーリン5月11日 https://t.co/FCiyJtmWTi
— しんや (@shinyaa31) 2024年5月11日

2024-05-06

shinyaa31:input 2024/05/06

情報収集

G.W.終わっちゃいましたねぇ。

データ分析

データ分析全般

「データプロダクトのブループリントモデル」と称されたエントリの紹介。データ分析基盤に携わる人であれば読んでおきたい1本。

組織内ニーズをもとにつくられるデータ基盤でも、外部への価値提供も見据えておかなければならないよ、という話と理解。で、そのために、必要なことがわかりやすく図でまとめられているので頭に入れておくだけでも役立つかも。https://t.co/J7fA1MVxS4
— Hayato Onodera (@hayato1844) 2024年5月5日

medium.com

Databricks の「スタースキーマとは」に関するドキュメントが良いよ！という紹介。他の用語についても端的に解説されてそう。

Databricks の「スタースキーマとは」というドキュメント。めっちゃわかりやすいのよね。こんなにすっきり説明するの、すごいと思う。一読の価値ありをりはべりいまそかり✨https://t.co/kCdMAfZuEd #PBIJP #PBIWeeklyNewsJP pic.twitter.com/o4IHogKZR5
— Yugo SHIMIZU (清水優吾) (@yugoes1021) 2024年5月6日

Snowflake

Snowflake Dynemic Tableが一般利用可能になりましたが、このDynemic Tableを始めるために知っておくべきことがまとめられています。

Snowflake Dynamic Tables are now Generally Available : What you need to know to get started | by Arindam Sengupta | May, 2024 | Medium #SnowflakeDB https://t.co/AFh9ZdeDYn
— Mineaki Motohashi (@mmotohas) 2024年5月5日

medium.com

dbt

dbtがどんどん便利になっていくなぁ。そしてやはりdbt Cloudとdbt Coreの併用は追い求めていきたい。(現状dbt-osmosisはdbt Core経由でのみ利用可能)

ポリシータグも伝搬可能に。嬉しい。https://t.co/4CKxoLJ6fr
— kuwaken (@diggy__k) 2024年5月6日

github.com

dbt Snapshotから学ぶSCD。

ディメンションモデリングにおける重要な概念であるSlowly Changing Dimension(SCD)。

一見、理解するのに難しそうなType 0~7を具体例を用いて分かりやすく説明している。

DWHを扱う場合は必見な内容となっている。

dbt snapshot から学ぶ Slowly Changing Dimensionhttps://t.co/wG0CzqtCNR
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月6日

data.gunosy.io

AI/機械学習

機械学習xビジネスを考えるときの参考となる読み物。

リストデータ作成、顧客・商品のセグメンテーション、検索改善、レコメンド周りの議論をするときは、毎回この概念を紹介している。

【初心者向け】機械学習をビジネスにつなげる「評価指標」の解説と活用事例 - B-log https://t.co/iGcuIeieYg pic.twitter.com/7xdi9wEk3N
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2024年5月6日

f-bun.hatenablog.com

AIをガッツリ使う！ってなったときの参考にしよう。

東京大学が公開している「AI活用」の資料が凄い。データサイエンスやAIが現場でどのように活用されているのかが具体的な事例を通して学べる。図解が豊富なので初心者でもイメージがつきやすい。

こちら👇https://t.co/vKro2NxX1A pic.twitter.com/l1TFtPsla9
— KAZUNARI | AI×ビジネス役立ち情報 (@MacopeninSUTABA) 2024年5月5日

http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium2/pdf/1-4_literacy_level_note.pdf

セキュリティにｶﾞｯと足を踏み入れるときの参考にしよう。 speakerdeck.com

MIXIが公開している「セキュリティ研修」が凄い。情報セキュリティの基礎から始まり、用語の整理や演習問題を通した知識のアウトプットと、初心者でも学びやすい構成になっている。

こちら👇https://t.co/XUDqjEyOAx pic.twitter.com/oLxVWFucEx
— KAZUNARI | AI×ビジネス役立ち情報 (@MacopeninSUTABA) 2024年5月6日

この手の「この分野の学習はこの順番で行け」な情報は(その分野の)初心者には助かる。

データサイエンス学習ロードマップ

Becoming a Data Scientist – Curriculum via Metromaphttps://t.co/hfnnCYBUP9

1. 基礎
2. 統計学
3. プログラミング
4. 機械学習
5. 自然言語処理
6. 可視化
7. ビッグデータ
8. Data Ingestion
9. Data Munging
10. Toolbox pic.twitter.com/p1gVSLhQyT
— QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 (@developer_quant) 2024年5月6日

nirvacana.com

その他

いやぁこれねぇ、読んでて思わず涙が出てしまったよ。辛い...

お嫁さんにお願いされて、大好きだったももクロのBDやグッズを全て売った結果、生きる気力が完全になくなってしまった。…
— ねっぴー (@nepinepimate3) 2024年5月5日

「日本語文書の洗練」ってテーマで良く出てくる書籍たちですね。自分も以前購入しました(読んではいない)。読もうかしら。

日本語の書き方について、わたしが研究室で読むように指導するのは以下の3冊。
ホンカツ本は、文単体を改善するのに役立つ。杉原本は、文や段落を繋いで文章にするのに役立つ。 https://t.co/EQXrjzyYsj pic.twitter.com/nhLAo4GVJ1
— tanaka (@haerbin_lamian) 2024年5月5日