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
データ品質を重視したデータ基盤プロダクト開発
Search
Toshiki Tsuchikawa
April 11, 2023
Technology
8
2.3k
データ品質を重視したデータ基盤プロダクト開発
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 (
https://findy.connpass.com/event/278140/
)
の登壇資料になります。
Toshiki Tsuchikawa
April 11, 2023
Tweet
Share
More Decks by Toshiki Tsuchikawa
See All by Toshiki Tsuchikawa
タイミーのデータ活用を支えるdbt Cloud導入とこれから
ttccddtoki
2
540
タイミーにおけるデータ活用の未来
ttccddtoki
0
66
急成長する組織を支えるデータ基盤のこれまで、これから
ttccddtoki
6
730
アジリティの高いデータ基盤を目指して
ttccddtoki
4
1.6k
DMBOKを参考にしたデータマネジメントの取り組み
ttccddtoki
6
2.6k
dbt_Cloudとdbt_Core併用の試み
ttccddtoki
3
1.3k
タイミーの未来を支えるデータ基盤プロダクト
ttccddtoki
1
780
datatech-jp Casual Talks #3
ttccddtoki
0
1k
Lookerとdbtの共存
ttccddtoki
1
1.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
人はなぜISUCONに夢中になるのか
kakehashi
PRO
6
1.6k
OpenID BizDay#17 KYC WG活動報告(法人) / 20250219-BizDay17-KYC-legalidentity
oidfj
0
240
SA Night #2 FinatextのSA思想/SA Night #2 Finatext session
satoshiimai
1
140
Classmethod AI Talks(CATs) #16 司会進行スライド(2025.02.12) / classmethod-ai-talks-aka-cats_moderator-slides_vol16_2025-02-12
shinyaa31
0
110
開発組織のための セキュアコーディング研修の始め方
flatt_security
3
2.4k
2024.02.19 W&B AIエージェントLT会 / AIエージェントが業務を代行するための計画と実行 / Algomatic 宮脇
smiyawaki0820
13
3.3k
OpenID Connect for Identity Assurance の概要と翻訳版のご紹介 / 20250219-BizDay17-OIDC4IDA-Intro
oidfj
0
270
データマネジメントのトレードオフに立ち向かう
ikkimiyazaki
6
960
アジャイル開発とスクラム
araihara
0
170
Tech Blogを書きやすい環境づくり
lycorptech_jp
PRO
1
240
Swiftの “private” を テストする / Testing Swift "private"
yutailang0119
0
130
Cloud Spanner 導入で実現した快適な開発と運用について
colopl
1
630
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
47
7.3k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.4k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
50
11k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
30
4.6k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1030
460k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
461
33k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.1k
Done Done
chrislema
182
16k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
6
240
Transcript
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
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
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
1 データ品質とは...???
データ利用者の期待と要求を 満たす度合い DMBOK 13章より
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
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
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
2 タイミーのデータ品質向上の ために
現在のデータ基盤概要
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
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
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
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
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
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 !!
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