Modern Data Stack Radio

dbt tokyo

5.0（4）
テクノロジー
アップデート：隔週

データモデリングやアナリティクスエンジニアについて話すラジオ

2023/09/19

14. データパイプラインの品質とレビュープロセス

データパイプラインの品質というテーマで、レビュアーの体制不足・属人化にどう立ち向かえばいいかといった、レビュープロセスに焦点を当てて話しました。

16分
2023/07/12

13. セルフサービスBIに必要な要素

デジタル庁のデータ基盤 sukuna、dbt mertricflow といった時事ネタに触れつつ、セルフサービスBIを実現するのに必要な要素について話しました。データを利用する人がデータ基盤に求めている機能や、メタ情報を整備する人をどう評価するかについて深掘りしています。

41分
2023/05/22

#12 データモデリングとの向き合い方とDE・AEの育成

株式会社CARTA HOLDINGS の pei さんをお招きして、データモデリングする時にどんなことから考え始めているのか、データエンジニア・アナリティクスエンジニアをどう育成していくか等について話しました。

35分
2023/04/09

11. ノートブック系 Headless BI Tool / AI 活用に向けたメタデータ・データマート整備

dbt meetup #5 を振り返りつつ、Count や Evidence といった Headless BI ツールについて話しました。話題のAIに触れつつ、AIを活用するためのメタ情報をどうやって拡充していくか議論しました。

26分
2023/03/14

10. State of Analytics Engineering 2023

getdbt から発表された State of Analytics Engineering 2023 のデータを見つつ、dbt の利用状況、アナリティクスエンジニアのポジションについて話しました。 dbt core と cloud どちらを入れているか、チームサイズはどれくらいか、アナリティクスエンジニアリング組織の一番のハードルは何か、年収などについて触れています。 State of Analytics Engineering 2023 はこちら↓ https://www.getdbt.com/state-of-analytics-engineering-2023/

25分
2023/02/28

9. SQLは難しい言語なのか？

SQLを書く・レビューする・書き換える際の難しさについて話しました。レビューのしやすいSQLを書く方法、クエリがシンプルになるようなモデリング方法、ドメインとコンテキストを踏まえたレイヤリング等を議論しています。

28分
2023/02/14

8. ゲスト・Hirose さんと Modern Data Stack のトレンドを振り返る

Treasure Data の Hirose さんをお招きして、 Data Activation や Data Mesh といったトレンドを振り返り、 modern さとは何か、dbt はなぜ modern だと言えるのか等について話しました。

52分
2023/01/11

7.Analytics Engineer の専門性

Analytics Engineer の専門性ついて話しました。ソフトウェアエンジニアやプロダクトマネージャー等との比較や、専門性が発揮されるシーン等を挙げています。

24分

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データモデリングやアナリティクスエンジニアについて話すラジオ

クリエイター

dbt tokyo
配信期間

22年 - 23年
エピソード

14
制限指定

不適切な内容を含まない
Copyright

© dbt tokyo
番組のWebサイト

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