Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
NIFTY Tech Talk #08 ニフティのデータ基盤の話
Search
ニフティ株式会社
PRO
January 10, 2023
Video
Resources
Technology
0
290
NIFTY Tech Talk #08 ニフティのデータ基盤の話
ニフティ株式会社
PRO
January 10, 2023
Tweet
Share
Video
Resources
NIFTY Tech Talk #8 ニフティのデータ分析を語る会
https://nifty.connpass.com/event/268829/
More Decks by ニフティ株式会社
See All by ニフティ株式会社
なぜISPでオリジナルカードゲームを作ったのか?制作者と対談 - NIFTY Tech Talk #25
niftycorp
PRO
0
44
「なぜかネットが遅い」を“見える化”する 〜マイ ニフティが繋ぐサポートと暮らし〜 - NIKKEI Tech Talk #39
niftycorp
PRO
0
110
InnerSource Summit 2025 Three points that promoted innersource activities
niftycorp
PRO
0
160
Maker Faire Tokyo 2025 出展うらばなし - NIFTY Tech Talk #25
niftycorp
PRO
0
80
Private Status Pageの設定と活用 〜インシデントレスポンスへの活用とStatus Page運用をどうするか?〜
niftycorp
PRO
0
120
ニフティのPagerDuty活用状況
niftycorp
PRO
0
110
会員管理基盤をオンプレからクラウド移行した時に起きた障害たち - asken tech talk vol.13
niftycorp
PRO
0
2.6k
モニタリング統一への道のり - 分散モニタリングツール統合のためのオブザーバビリティプロジェクト
niftycorp
PRO
1
1k
2025-07-08 InnerSource Commons Japan Meetup #14 【OST】チームの壁、ぶっ壊そ!壁の乗り越え方、一緒に考えよう!
niftycorp
PRO
0
110
Other Decks in Technology
See All in Technology
re:Invent2025 セッションレポ ~Spec-driven development with Kiro~
nrinetcom
PRO
1
110
さくらのクラウド開発ふりかえり2025
kazeburo
2
1.2k
アラフォーおじさん、はじめてre:Inventに行く / A 40-Something Guy’s First re:Invent Adventure
kaminashi
0
170
Cloud WAN MCP Serverから考える新しいネットワーク運用 / 20251228 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
0
110
AI with TiDD
shiraji
1
300
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の始め方
ryansbcho79
0
200
Snowflake導入から1年、LayerXのデータ活用の現在 / One Year into Snowflake: How LayerX Uses Data Today
civitaspo
0
2.5k
たまに起きる外部サービスの障害に備えたり備えなかったりする話
egmc
0
420
オープンソースKeycloakのMCP認可サーバの仕様の対応状況 / 20251219 OpenID BizDay #18 LT Keycloak
oidfj
0
200
松尾研LLM講座2025 応用編Day3「軽量化」 講義資料
aratako
10
4.4k
Claude Skillsの テスト業務での活用事例
moritamasami
1
110
Introduce marp-ai-slide-generator
itarutomy
0
140
Featured
See All Featured
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
286
14k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
10
760
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
7.9k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
20
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
2
190
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
230
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
61
44k
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
9
35k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.2k
Transcript
ニフティの データ基盤の話 2022.12.20 会員システムグループ/第三開発チーム 黒羽 孝夫
自己紹介
黒羽 孝夫 (くろばね たかお)
N1!データアーキテクト https://recruit.nifty.co.jp/interview/kurobane.htm
今回は データエンジニアとしての 話
目次 1. お伝えしたいこと 2. データ基盤の紹介 3. 抱えてる課題と今後の戦略 4. さいごに
1. お伝えしたいこと 2. データ基盤の紹介 3. 抱えてる課題と今後の戦略 4. さいごに
データ分析を始めたい データ基盤作りたい お伝えしたいことは・・・ 1つです
データ分析を始めるときに は データ基盤を進めるといい よ
用途が見えない状態で データ基盤を作るのは良くな い
データ基盤は 単体では価値が出しづら い
データ分析は 単体で価値は出せるけど 安定や高速化ってしづらい
データ分析とデータ基盤は 片方だけではなく、 どちらも考えておくのが良 い
ここに行き着いた理由につい て 触れさせてください
データを集めること は 目的ではない
集めることに 注力したことで 次のようなことが・・・
終わらないデータ収 集
あったら使う・便利か も (使わない)
長い目で見ると大事だけど、 重要でもないものまで 手をつけた
結果、活用は進まず 時間も溶けてしまった
部分的な成果を追って 失敗したことを共有したかっ た
今度こそ ニフティのデータ基盤のご紹 介
1. お伝えしたいこと 2. データ基盤の紹介 3. 抱えてる課題と今後の戦略 4. さいごに
立ち上げ時
データ基盤 立ち上げ前のフ ロー
収集するところを 改善
ココ
このときのポイントは2つ
(1)
既存資産の Tableauを活かす
(2)
データ収集は最低限
最低限ってどこよ?
どの粒度で 取得するか
範囲を限定して 立ち上げを優先
立ち上げ当初の構成
None
活用の事例も増加、 収集するデータも 順調に増やしていった
None
やりたいことが増えれば、 痒いところに手が届かなっ た
• データ追加に人手が不足 • テーブル同士の関係性が不明 • 特定のタイミングの スナップショットを取りたい • レスポンス低下 •
スロークエリ多発 ︙
現在の構成図
None
無加工のデータを蓄積
External Table定義と データ変換はdbtに集約
Reverse ETLは dbtで変換したテーブルを使用
レポーティングはTableau アドホックはRedash
1. お伝えしたいこと 2. データ基盤の紹介 3. 現在の課題と今後の戦略 4. まとめ
• メタデータがスプレッドシート • ワークロード管理が面倒 • BIの中がブラックボックス • データ収集の追加・変更が手間 • データ自体の品質が未計測
︙
• メタデータがスプレッドシート • ワークロード管理が面倒 • BIの中がブラックボックス • データ収集の追加・変更が手間 • データ自体の品質が未計測
︙
メタデータがスプレッドシート テーブルの定義や意味を手動管理していた。 更新が放置されたり、忘れたり、フォーマットを変えられたり、、、 信頼性はとても低い状態になっている。
メタデータがスプレッドシート テーブルの定義や意味を手動管理していた。 更新が放置されたり、忘れたり、フォーマットを変えられたり、、、 信頼性はとても低い状態になっている。 → テーブル定義やリネージは、dbtのドキュメント生成で賄えるか検 討。 実行後にドキュメントも合わせて更新させることで、 メタデータの品質を担保する。
データ収集の追加・変更が手間 テーブルの追加、変更などの作業、障害時の復旧、 サービス毎にお作法が異なるため学習コスト必要。
データ収集の追加・変更が手間 テーブルの追加、変更などの作業、障害時の復旧、 サービス毎にお作法が異なるため学習コスト必要。 → OSSのAirbyteや SaaSのFivetran, troccoも含めて検討。
1. お伝えしたいこと 2. データ基盤の紹介 3. 抱えてる課題と今後の戦略 4. さいごに
周辺技術が進歩したことで、 データエンジニアを始める際 に 下駄が履きやすい
新しいチャレンジを ニフティではやりやすい環境 が 整備されている
ニフティでは、 新しい仲間を募集しています https://recruit.nifty.co.jp/?utm_source=connpass&utm_medium=web&utm_campaign=2022122 0-techtalk
THANK YOU
QAタイム