akinaka (@aknaka0504)

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Findy Development Productivity Conference

AIと共に、組織をどう進化させるか？

ビジネスを駆動するアーキテクチャへ ～AI-Agentという新しいアクター

ヒアリング駆動で改善するデータ活用基盤 そしてヒアリングしなくても改善されるデータ活用基盤へ

タイミーにAnalyticsEngineeringがもたらしたインパクトと未来のロードマップ

第8回DataMeshLT#3 DataMeshの実践と難しさ

第8回DataMeshLT#4 Snowflake-データメッシュガバナンス

マルチデータプロダクトの開発を支えるデータの民主化の仕組み

Snowflake Intelligence × Document AIで“使いにくいデータ”を“使えるデータ”に

ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント ko☆shi 開発で学んだ4つの重要要素

2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る

ポスト生成AI時代における非キラキラ企業のリアルなデータ戦略

All You Need Is Kusa 〜Slackデータで始めるデータドリブン〜

ソフトウェア設計の課題・原則・実践技法

乱雑なコードの整理から学ぶ設計の初歩

Snowflake のアーキテクチャは本当に筋がよかったのか / Data Engineering Study #30

パフォーマンス改善の役に立つ 知っていてほしい Snowflake の仕様 2 選 / BUILD.local Tokyo: LEGEND OF DATA HEROES

ETLサービスの活用を支えるインシデント対応の工夫

一歩踏み出す / step-out-of-fear

タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ

タイミーのデータ活用を支えるdbt Cloud導入とこれから

AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization

dbtとLightdash を社内へ浸透させるまでの取り組み / Integrate dbt and Lightdash into Ubie

データエンジニアリング 4年前と変わったこと、 4年前と変わらないこと

ABEMAはなぜセマンティックレイヤーに挑戦しているのか？

ディメンショナルモデリングを支えるData Vaultについて

プロダクト本部カジュアル面談資料

OLSにおける推定量β1=共分散÷分散の導出 / 20230517

民間企業におけるデータ整備の課題と工夫 / 20220305