『エンタープライズ』という言葉の重さ 〜Data Vault 2.0をやめた2022年冬〜

https://forkwell.connpass.com/event/263245/

こちらのイベントの登壇内容です。

Transcript

1. 『エンタープライズ』という言葉の重さ 〜
   Data Vault 2.0をやめた2022年冬〜
   2022/12/14 Data Engineering Study #17 18:25〜 池田将士
   

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2. 自己紹介
   池田 将士 (@mashiike)
   面白法人カヤック
   その他事業部 SREチーム所属
   データエンジニア/サーバーサイドエンジニア
   出身: 千葉県
   趣味: オンラインゲームと食べ比べ、飲み比べ
   

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3. 会社紹介
   鎌倉の地にて、主にWeb技術を用いて
   人の印象に深く残るような面白コンテンツを作る会社
   ゲームからWebサービス、ミュージアムetc…
   様々なことに挑戦
   ※幅広く挑戦しすぎて、
   　　中の人も何の会社なのかよくわからないことも・・・
   

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4. 皆様　
   Data Vault 2.0
   って知っていますか？
   

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5. スケーラブルなエンタープライズ・
   データウェアハウスを設計できるモ
   デリング手法Hub,Link, Satelliteと
   いう3つの構成要素で3NF系で・・・
   (以下略
   

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6. 要は
   Agileに、
   監査性のあって、
   スケールしやすい
   データウェアハウス
   を構築できる手法!?
   (暴論)
   

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7. 約1年と4半期前(15ヶ月前)
   https://speakerdeck.com/mashiike/tonamelfalsedetaji-pan-detamoderingubian
   

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8. 15ヶ月前の状況 (2021/09頃)
   プロダクト側
   ● サーバーサイドエンジニア: 約3人
   ● サービス数(データソース数): 2個
   データ基盤側
   ● データエンジニア: 約0.6人 (1人が他案件と兼務）
   

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9. DataVault2.0いいぞ！！！
   

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10. 1年前の状況 (2022/01頃)
    プロダクト側
    ● サーバーサイドエンジニア: 約3人 => 約4人
    ● サービス数(データソース数): 2個 => 4個
    データ基盤側
    ● データエンジニア: 約0.6人 (1人が他案件と兼務）
    

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11. 連携先（DB）が増えても
    楽に対応できる！！いいね！
    

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12. 半年前の状況 (2022/06頃)
    プロダクト側
    ● サーバーサイドエンジニア: 約4人 => 約5人
    ● サービス数(データソース数): 4個 => 5個+α
    データ基盤側
    ● データエンジニア: 約0.6人 (1人が他案件と兼務）
    

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13. ん？ちょっとまって・・・
    プロダクトの開発早くない？
    

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14. ちょっと前の状況 (2022/09頃)
    プロダクト側
    ● サーバーサイドエンジニア: 約6人
    ● サービス数(データソース数): 5個+α
    データ基盤側
    ● データエンジニア: 約0.6人 (1人が他案件と兼務）
    

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15. お気づきだろうか？
    プロダクトの開発チームは
    スケールするが
    　データチームは
    スケールしていない
    

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16. そして、、、
    データ基盤の保守！
    手が回りません！！
    

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17. どうしてこうなった！？
    

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18. データチームの人を
    採用できなかった・・・
    

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19. というのもありますが、
    

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20. スケーラブルなエンタープライズ・
    データウェアハウスを設計できるモ
    デリング手法Hub,Link, Satelliteと
    いう3つの構成要素で3NF系で・・・
    (以下略
    

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21. スケーラブルなエンタープライズ・
    データウェアハウスを設計できるモ
    デリング手法Hub,Link, Satelliteと
    いう3つの構成要素で3NF系で・・・
    (以下略
    

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22. https://e-words.jp/w/%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%
    E3%82%A4%E3%82%BA.html
    

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23. ウチは中小企業だ！！（ｴｯ
    従業員数:約300人くらい
    

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24. どこがエンタープライズ向け？
    

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25. どこがエンタープライズ向け？
    3NFにしてモデルを疎結合な状態に
    するのが高コスト
    

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26. どこがエンタープライズ向け？
    3NFにしてモデルを疎結合な状態に
    するのが高コスト
    Sattelliteの履歴を保守管理するのが
    高コスト
    

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27. どこがエンタープライズ向け？
    時間が立つにつれて
    Vault領域の保守難度が
    爆発的に高くなる。
    物量も多くなるので
    １つのソースシステムに
    少なくとも0.5人くらいはほしい。
    

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28. で、どうする？
    

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29. データ基盤の開発効率
    ≒生産性を上げたい
    

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30. ソフトウェアエンジニアリングの世界には
    ViewとModelを密結合させることで、
    生産性を上げたフレームワークがある
    そう、Rails
    ※ただし、柔軟性に難が出てくる
    

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31. そうだ！
    柔軟性に関しては妥協
    データマートと
    Stagingを密結合させよう！
    

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35. DataVault 2.0 やめました。
    2022年冬
    

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36. で、これって・・・
    

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37. https://zenn.dev/tenajima/articles/64caed131ba961
    dbt style guide
    通りじゃん！
    

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38. まとめ
    中小企業（データエンジニア1人未満）で
    Data Vault 2.0を導入した結果…
    

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39. まとめ
    中小企業（データエンジニア1人未満）で
    Data Vault 2.0を導入した結果…
    手が回らなくなったので、やめた
    気がついたらdbt style guide通りになっていた。
    

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40. まとめ
    中小企業（データエンジニア1人未満）で
    Data Vault 2.0を導入した結果…
    手が回らなくなったので、やめた
    気がついたらdbt style guide通りになっていた。
    『エンタープライズ』と名がついているものは
    データチームがスケールするなら良い選択肢
    スケールしないなら、覚悟しよう。
    

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41. 広報活動
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42. ありがとうございました。
    

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