Modern Data Stack Radio

dbt tokyo

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

  1. ١٩‏/٠٩‏/٢٠٢٣

    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。

    ١٦ من الدقائق

  2. ١٢‏/٠٧‏/٢٠٢٣

    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。

    ٤١ من الدقائق

  3. ٢٢‏/٠٥‏/٢٠٢٣

    #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。

    ٣٥ من الدقائق

  4. ٠٩‏/٠٤‏/٢٠٢٣

    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。

    ٢٦ من الدقائق

  5. ١٤‏/٠٣‏/٢٠٢٣

    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/

    ٢٥ من الدقائق

  6. ٢٨‏/٠٢‏/٢٠٢٣

    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。

    ٢٨ من الدقائق

  7. ١٤‏/٠٢‏/٢٠٢٣

    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。

    ٥٢ من الدقائق
  8. 7.Analytics Engineer の専門性

    ١١‏/٠١‏/٢٠٢٣

    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。

    ٢٤ من الدقائق
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المعلومات

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    ٢٠٢٢ - ٢٠٢٣
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