最強?のデータ組織アーキテクチャ

みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ(https://datatech-jp.connpass.com/event/258157/ )にて発表した資料です!!

今回は時間がありませんでしたが, 今後の発表でdata platformの詳しい中身について個別に紹介していきたいと思っています!

1. © 2015 - 2022 Nowcast Inc. 最強?のデータ組織アーキテクチャ at みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ 株式会社ナウキャスト 隅田 敦 1
2. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 2 twitter: @yummydum 隅田 敦 すみた あつし
3. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 3
4. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 4 最強?のデータ組織アーキテクチャを考える前に
5. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 5 なぜ組織アーキテクチャを考える必要があるのか? じゃあ逆に望ましい技術アーキテクチャを導くような組織作ろう! (逆コンウェイの法則) システムはそれを設計する組織の構造を模倣したものになる (コンウェイの法則)
6. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 6 アーキテクチャの良さは文脈次第なので, 唯一の”最強”な解は存在しない 本発表の主題は弊社の文脈における課題と, それをどう解決しようとしているか 文脈とは? • 組織の性質 ◦ 全体の人数, エンジニアの人数, データエンジニアの人数 ◦ データリテラシーの普及度合い • データの性質やユースケース ◦ 量, 種類, 品質, ... ◦ ユーザーは誰か, リアルタイムか日次更新か, ... • 関連する他のシステムの性質 • …
7. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 7 (補足) 今回の発表は過去の私の発表内容の続編です! スライドはこちら!
8. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 8 これまでの組織アーキテクチャ
9. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 9 株式会社ナウキャスト
10. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 10 ナウキャストの紹介 Alternative Dataとは利活用の進んでいないビッグデータの総称 Alternative Dataとは元々は金融領域の用語で、伝統的に使 われてきた財務情報や経済統計のようなデータ（ Traditional Data）に対して、これまで利活用の進んでこなかったビッグデー タのことを指します。 データ利活用が活発なアメリカでは、様々な種類の Alternative Dataがサービスとして実際に提供されています。 参考) オルタナティブデータとは
11. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 11 ナウキャストの紹介 データの保有側・利用側の双方に価値を提供するAlternative Dataの Two-Sided Platformを展開
12. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 12 ナウキャストはデータエンジニアが主役となる組織! なので, 以下のような文脈があります • データが文字通りプロダクトである • データエンジニアがたくさんいる (15人以上) • データのクレンジング/マスタリングに深いドメイン理解が求められる この文脈で適切な組織アーキテクチャは何かを考える 逆に言うと, 今回お話する内容は • そもそもデータの重要性があまり認識されていない • データエンジニアがあまりいない • 扱っているデータの行儀が良くそこまで手間がかからない などの文脈ではおそらくあまりfitしないと思います!
13. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 13 データソース毎に1つのチーム(1~5人)が形成されてきた raw data ETL DWH Data source A インフラ 管理 データ分析 Client • 一つのチーム内でインフラ/データパイプライン/データ分析まで一気通貫で行う組織構成 ◦ データを深く理解しないとETLも分析も出来ないため必然的にこうなった ◦ 必要なものは全てチーム内で調達出来るため, 迅速にデリバー出来る cleansed data Team A
14. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 14 課題1: システムの品質向上に時間をかけられない • メインミッションのETL開発/分析以外の改善系タスクが後回しになりがち ◦ テスト/ドキュメント/リネージュが存在しない ◦ ETLジョブの監視が不十分 ◦ 本番環境しか存在せずデプロイがリスキー ◦ DWHの選定/運用をやりきれず, ETLジョブがfailしがち ◦ … • 特定のチームでうまく出来た改善が他のチームに横展開されない ◦ 他のチームにニーズがあるのか不明 ◦ 仕組みを汎用化するインセンティブがない
15. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 15 課題2: 複数データの掛け合わせが出来ない (サイロ化) Data Source A Data Source B Data Source D Data Source C チーム毎にサイロ化したシステムができちゃった! (コンウェイの法則)
16. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 16 課題2: 複数データの掛け合わせが出来ない(サイロ化) Data Source A Data Source B Data Source D Data Source C Data Source Aとの 比較分析したいけ ど, どこにどうアクセ スすればええのか わからんわー
17. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 17 課題2: 複数データの掛け合わせが出来ない(サイロ化) Data Source A Data Source B Data Source D Data Source C Data Source Cってどんなのが あるんや?
18. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 18 課題2: 複数データの掛け合わせが出来ない(サイロ化) Data Source A Data Source B Data Source D Data Source C 転送ジョブで対処? →組合せ爆発!
19. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 19 最強?のデータ組織アーキテクチャ
20. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 20 最強?のデータ組織アーキテクチャ DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 Platform team データ分析基 盤 2022年度からこの体制に変更! Team A Team B ETL ETL データ分析 データ分析 …
21. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 21 最強?のデータ組織アーキテクチャ DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 Platform team データ分析基 盤 各チームで共通して必要な開発業務を切り出しplatform teamが引き受ける Team A Team B ETL ETL データ分析 データ分析 …
22. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 22 最強?のデータ組織アーキテクチャ DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 ポイント: スケーラビリティのために分散志向だが, DWHは統一する Platform team データ分析基 盤 Team A Team B ETL ETL データ分析 データ分析 …
23. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 23 Data platformどこまで出来てるの? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 Not Perfect but done!
24. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 24 Data platformどこまで出来てるの? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 Coming soon!
25. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 25 Data platformどこまで出来てるの? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 Not yet!
26. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 26 Data platformの具体的な中身は? • 単一のDWH上でSSOTを実現しつつもcomputeは分離しておく ◦ snowflakeはここが優れている • 適切な権限管理体制を仕組み化 ◦ PIIやデータの外部提供の際に適切なレビューが必ず入る ◦ 危険性の高い変更はadminによるレビューが必ず入る DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤
27. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 27 Data platformの具体的な中身は? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 • dbtを中心に構築 ◦ テスト/ドキュメント/リネージュが簡単に手に入る • SQLで書けないジョブ用にAirflowも用意
28. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 28 Data platformの具体的な中身は? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 • github actionで定義 ◦ 本番環境でdbt buildする前にdev/stgでdbt buildが回る ◦ udfやdocsのデプロイ ◦ … • モノレポ or boilerplateとして配布
29. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 29 Data platformの具体的な中身は? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 • マネージドnotebook環境やBI周りを想定中!
30. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 30 Data platformの具体的な中身は? DWH インフラ 管理 ETL基盤 CI/CD基盤 データ分析基 盤 • IaCでちゃんと管理!
31. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 31 DataOpsNight3に是非おいでませ! イベントはこちらから! 僕の発表内容はこれ !
32. © 2013 - 2022 Finatext Ltd. 32 End