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2023/04/11　土川稔生 データ品質を重視した データ基盤プロダクト開発 @tvtg_24 データ基盤アーキテクチャトレンド 2023 LTとパネルで学ぶ

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土川 稔生 (Tsuchikawa Toshiki) ● 株式会社タイミーに2020年入社 ● DRE (Data Reliability Engineering) チーム ○ データエンジニアとしてデータ基盤プロダク トを構築 ○ 現在はプロダクトオーナーとして、データ基 盤プロダクト作りに励む ● Twitter: @tvtg_24 2 自己紹介

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目次 ● データ品質とは...? ● タイミーのデータ品質向上のために

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1 データ品質とは...???

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データ利用者の期待と要求を 満たす度合い DMBOK 13章より

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高品質なデータとは... データニーズA 経営に関する意思決定 ● 前日分のデータを用いる ● データにズレがあると意思決定を 間違い、大きな問題になる データニーズB 機械学習アルゴリズム ● リアルタイムに近いデータを用いる ● データに多少誤差があっても精度 には大きな影響がない データ基盤プ ロダクト ⭕ リアルタイム性 高 データの正確性 低 リアルタイム性 低 データの正確性 高

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高品質なデータとは... データニーズA 経営に関する意思決定 ● 前日分のデータを用いる ● データにズレがあると意思決定を 間違い、大きな問題になる データニーズB 機械学習アルゴリズム ● リアルタイムに近いデータを用いる ● データに多少誤差があっても精度 には大きな影響がない データ基盤プ ロダクト ❌ リアルタイム性 高 データの正確性 高

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高品質なデータとは... ● あらゆるデータに対応できる最強なデータ基盤は高品質なデータを提供しているとは言えない ○ データ利用ユーザーはそんなものは求めていない ● 余分な時間と工数の投資により、大事な開発に時間が使えなくなる ● 運用も辛くなり、開発チームに負担がかかる バランスが大切🥖 データの目的と提供データの品質が合致していることが大事

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2 タイミーのデータ品質向上の ために

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現在のデータ基盤概要

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品質の高いデータ提供のために 適時性 一意性 完全性 元データが更新されてからどの くらいの遅延で分析可能になる か データに重複はないか データに欠損はないか

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データ品質目標はバランスが大事 データ利用ユーザ 適時性??? データが新しければ新し いほど嬉しい データ基盤開発者 品質守るために無限労 働つらい... ちょうどいい感じのバランスを取る 必要がある

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データニーズを把握し、品質を交渉していく データ利用ユーザ こういうケースで、こういう 課題を解決するためにデー タ利用をしてます データ基盤開発者 普段どのようにデータを 利用していますか? (他のユーザーも 困っていたな... ちょっとチームで話 し合おう...) ですが現状の最新データ が少し古くて、こういう運用 の際に困っています

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14 Service Level Indicator サービスの品質を守るための指標 SLI SLA SLO Service Level Agreement SLIで定義した指標に関するサービス提供者と の契約 (破った時にどうするかなど) Service Level Objective SLIで定義した指標の具体的な目安 一般的なSLI, SLA, SLOの定義

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15 Service Level Indicator データパイプラインの適時性 (データソースの更新からど のくらい遅れて転送先で実用可能になるか) SLI SLA SLO Service Level Agreement データソースごとにデータ使用者と結ばれた適時性 に関する契約 破った場合はポストモーテムを実施 例: データソースAは1日の適時性での転送 Service Level Objective DREチーム内で決定されたデータソースごとの適 時性の目標 例: データソースAは2hourの適時性での転送 DREチームにおけるSLI, SLA, SLOの定義

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SLAが定義されていると...! データ利用ユーザ データ基盤開発者 どんなデータがどんな状態 で利用可能なのかがわか りやすい! データの細かい状態まで 管理していて信頼して使え る...!!! データの品質を無理せず 守れる!! 品質を担保しながらユー ザーのためのデータ基盤 開発に時間を使える !!

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まだまだ道半ばなのでお力を貸してください！！！ Timee Product Org Entrance Book https://timee.notion.site/timee/Timee-Product-Org-Entrance-Book-b7380eb4f6954e29b2664fe6f5e775f9