Modern Data Stack Radio

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科技
隔週更新

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 分鐘
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 分鐘
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 分鐘
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 分鐘
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 分鐘
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 分鐘
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 分鐘
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 分鐘

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創作者

dbt tokyo
活躍年代

2022年 - 2023年
集數

14
年齡分級

兒少適宜
版權

© dbt tokyo
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