スタートアップ企業でのデータ活用に向けての取り組み/Working with Startups to Leverage Data

Transcript

1. スタートアップ企業での データ活用に向けての取り組み 多田 貞剛 ίωώτϚϧγΣΦϯϥΠϯʮػցֶशɾσʔλ෼ੳʯ

2. 2 自己紹介 多⽥ 貞剛 @tada_infra 株式会社スナックミー SRE/CorpEng 担当 コネヒトマルシェ 初登壇です😌

3. 3 本日お話しする話 AWS DevDay Online Japanでお話しした内容の続きの取り組みにな ります。 データ分析⼿法の改善とその能⼒向上に寄与するための活動をお話 します。

4. データ分析手法の改善 の取組み

5. データ分析手法の改善 • 処理が重い SQL クエリは Athena を使って対応 • SQL クエリの向き先を

   WRITER からAurora AutoScaling を設定 したAurora の READER に変更

6. データ分析手法の改善 • データ分析において Athena を使っていたが、変数を使えなかっ た • 弊社の分析クエリは変数を使って処理を書いているクエリが多 数あるため書き換えにコストが⾼かった •

   専⽤ツールもなかったため⾮エンジニアには学習コストが⾼く、 結局 Athena が使われず元に戻ってしまった • フォローアップもサポートも⾜りてなかった

7. データ分析手法の改善 • データ分析において Athena を使っていたところを BigQuery に 置き換え • BigQuery

   では変数が使える、かつ Athena のクエリ処理ス ピードより速かった • 最近 UI 良くなりましたよね📊

8. データ分析手法の改善 • データ分析・可視化のツールでredashを使うようにして以下の効 果を狙った • IT リテラシーが⾼くないメンバー向け • クエリの補完や可視化のオプション多数あること •

   セキュリティの向上 • 社内で使っているクエリをredashに保存、ダッシュボード化 して視線を合わせる

9. データ分析手法の改善

10. データ分析能力向上 の取組み

11. データ分析能力向上の取り組み • スナックミー では⾮エンジニアの⼈がSQLを実⾏している • 現状開発者に依頼してSQL書いてもらって実⾏ • どうしてそのSQLになるのか • どんなデータが⼊っているのか

    等がわからないため • 開発者に負担が寄っている構造だと感じた

12. データ分析能力向上の取り組み • SQL 勉強会を通じて⽬指したい姿 • エンジニアへの問い合わせを減らし⾃⼰解決の割合を増やす • 遅い SQL を分析する⽅法等を知ってエンジニアと会話ができ

    るようにする • redash での習熟度向上

13. まとめ

14. まとめ • 弊社でのデータ活⽤のための取り組みを紹介させていただきまし た • データ分析⼿法の改善 • データ分析能⼒の向上のための⾮エンジニアとの勉強会 • 課題はまだまだあるので改善、克服していきます💪

15. Thank you!