「エンドユーザーのためのデータ品質向上への取り組みと展望」というタイトルでファインディさんとクローズドな合同勉強会を実施しましたので、タイミー目線でのレポート記事をお届けします。
きっかけ
以前同じ企業に所属していた両社の社員の間で合同勉強会の話が持ち上がったのがきっかけです。
両社共にデータ品質向上のための取り組みを進めており、参考になることが多いのではということで合同勉強会を開催する運びとなりました。
勉強会当日の流れ
勉強会はファインディさんのオフィスにて開催いただき、タイミーからはデータアナリスト、アナリティクスエンジニア、データエンジニア等のメンバーでお邪魔しました。
各社でLTを行った後、データに関連する話題を中心とした懇親会を行うという流れです。
LTの発表内容
各社からの発表のタイトルと概要についてご紹介します。
ファインディ
マルチプロダクトのデータ基盤にデータメッシュを採用した話 / ファインディ ひらきさん
データ基盤チームの発足から、データメッシュを採用するに至った経緯や運用についてお話いただきました。特にマルチプロダクトにおけるデータ基盤の運用の難しさや、データメッシュにおけるデータプロダクトをどのように定義するかについて、興味深く拝聴しました。
PII保護のためのDLP運用 / ファインディ tagashiraさん
データ権限の管理方針や、DLP(Cloud Data Loss Prevention)を利用した個人情報保護に関する取り組みについて共有していただきました。DLPを使い込んでいないと出てこない課題感が多く含まれており、大変勉強になりました。
タイミー
各発表者からコメントを貰いましたので、合わせてご紹介します。
ユースケースに合わせたデータ品質 / タイミー atshsy
タイミーでは、2024年3月にデータ品質の向上を目的として、RDBからデータ基盤へのパイプラインを刷新しました。刷新からしばらく経ち、データ品質について改めて評価したところ、完全性の観点で新たな課題が見えてきました。この発表では、改善に向けて取り組んでいる内容と、ユースケースごとに求められるデータ品質の違いについて共有いたしました。
ユーザーニーズに合わせたデータ鮮度の提供 / タイミー okodoon
アナリティクスエンジニアのokodoonです。
複数レイヤーを保持しているデータ基盤の更新を、ユーザーの求める更新頻度で更新されるように全体の更新戦略を構築していく話をしました。レイヤーごとに求められる鮮度の概念が異なることを説明しつつ、dbtコマンドを用いて「どのように最適な更新頻度を実現するのか」現時点で弊社が考えているデザインを発表した形です。
基盤の信頼性を活かした 全社データ活用推進の取り組み / タイミー kuritama
データアナリストのkuritamaです。
私からは、データ基盤の信頼性を活かして、全社のデータ活用推進に取り組んでいる話をしました。タイミーではディメンショナルモデリングを運用し安定したDWH・データマートを提供しており、そのデータマートへのアクセス手段として全社的にlookerを導入しています。データアナリストは分析業務と並行してlookerの全社活用推進を担っており、勉強会ではその活動内容の一部を紹介いたしました。
懇親会の様子
ファインディさんに食事をご用意いただき、大変美味しくいただきました！
各所で小さなグループが自然発生的に出来上がり、LTの内容に限らずデータに関する課題についての議論が行われていたのが印象的でした。
振り返って
初の取り組みということもあって緊張の面持ちでお伺いしましたが、蓋を開けてみると終了時間を過ぎても話題が尽きず、和やかな勉強会となりました。ファインディの皆様が暖かく迎えてくださったお陰と感じています。
開催をリードしてくださったひらきさん、ファインディの皆様、本当にありがとうございました！
勉強会の内容については、事前に想像していたよりも両社が似た課題を感じていることに驚きました。データ品質に関する課題について、他社がどのように捉え対応しているのかを知る機会は多くありませんので、とても貴重な機会となりました。
他のタイミーのメンバーからは、オープンな勉強会と比較して話しやすかったという感想がありました。共通の課題について率直に意見交換できるのは、クローズドな勉強会ならではの良さがあったように感じています。
終わりに
タイミーでは、今後もこうした形式で他社のデータ関係者と交流を図っていければと考えています。ご興味がありましたら、気軽にお声がけください！
