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
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Toshiki Tsuchikawa
April 11, 2023
Technology
8
2.6k
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
タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ
ttccddtoki
8
4.1k
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
1.4k
タイミーにおけるデータ活用の未来
ttccddtoki
0
410
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
890
アジリティの高いデータ基盤を目指して
ttccddtoki
4
1.8k
DMBOKを参考にしたデータマネジメントの取り組み
ttccddtoki
6
3.2k
dbt_Cloudとdbt_Core併用の試み
ttccddtoki
3
1.6k
タイミーの未来を支えるデータ基盤プロダクト
ttccddtoki
1
1.1k
datatech-jp Casual Talks #3
ttccddtoki
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代のIssue駆動開発のススメ
moongift
PRO
0
210
「AIエージェントで変わる開発プロセス―レビューボトルネックからの脱却」
lycorptech_jp
PRO
0
110
スケールアップ企業でQA組織が機能し続けるための組織設計と仕組み〜ボトムアップとトップダウンを両輪としたアプローチ〜
tarappo
4
370
PostgreSQL 18のNOT ENFORCEDな制約とDEFERRABLEの関係
yahonda
0
120
GitHub Copilot CLI で Azure Portal to Bicep
tsubakimoto_s
0
190
AI時代のオンプレ-クラウドキャリアチェンジ考
yuu0w0yuu
0
230
Phase01_AI座学_基礎
overflowinc
0
3.7k
Embeddings : Symfony AI en pratique
lyrixx
0
210
20260321_エンベディングってなに?RAGってなに?エンベディングの説明とGemini Embedding 2 の紹介
tsho
0
160
「捨てる」を設計する
kubell_hr
0
230
欠陥分析(ODC分析)における生成AIの活用プロセスと実践事例 / 20260320 Suguru Ishii & Naoki Yamakoshi & Mayu Yoshizawa
shift_evolve
PRO
0
390
Phase04_ターミナル基礎
overflowinc
0
2.2k
Featured
See All Featured
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
120
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
410
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.8k
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
210
It's Worth the Effort
3n
188
29k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.4k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
Believing is Seeing
oripsolob
1
94
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