この勉強会について

DataOps Night は、運用も含めてデータを用いて価値を出すために奮闘するエンジニアを集めて知見を共有する勉強会です。

"garbage in garbage out"という言葉があるように、データ品質が低くては、データ利活用は不可能です。KPIを管理するにしても、KPIの定義が部署ごとにズレていては意思決定には使えません。機械学習においても、「アルゴリズムの改善以上にデータ品質の向上が重要である」という見解(※)も出てきています。

データ品質は、特定のツールを導入することで簡単に解決できるような問題ではなく、より広い視点からデータ品質を守り抜くための一貫した考え方、つまり「DataOps」が必要です。

今回はデータプロダクト(データの利用によって最終目標を推進するプロダクト)や社内でデータ分析基盤を持つ3社が集まり、データを使って価値を出すために、工夫されたことを話していただきます。

各社でデータ利活用に関わるエンジニアの皆さん、ぜひ奮ってご参加ください！

※ A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI

DataOps Night ではLT登壇者を募集しています。ご興味ある方は以下からご連絡ください。

DataOps Night LT申し込みフォーム

日時・場所

日時：7月10日（水）19:00〜21:30
場所：ハイブリッド開催
　オフライン会場：株式会社LayerX セミナールーム
　オンライン会場：YouTube Liveを想定しています

タイムテーブル

LT内容とスピーカー

LT1 / マルチプロダクトデータ基盤としての Snowflake x dbt x terraform のデータ基盤のこの一年での進化

ナウキャストではSnowflake x dbt x terraform のデータ基盤を昨年作成し運用・改善を続けてきました。今回の発表では複数のデータプロダクトを取り扱う基盤としての苦労や工夫について話します。


スピーカー：株式会社ナウキャスト　Data Engineer　大野 巧作　@Kevinrobot34
2020年3月に大学院修了後、ナウキャストへ新卒入社し主にPOSデータのパイプラインの作成・管理、またそのデータの分析を実施。現在は社内のデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeのクラウド環境の整備や技術検証などを担当。

LT2 / 仮名加工化の実践：データ分析基盤における挑戦と学び

仮名加工情報を活用したデータ分析基盤の構築における挑戦と学びについて、具体的な事例を交えながら、法的制約や技術的課題、実務上の工夫を紹介します。


スピーカー：株式会社10X　アナリティクスエンジニア　tenajima (水谷 優斗)　@tenajima
株式会社10Xでアナリティクスエンジニアをしています。最近は2年ぶりにアナリスト業務も再開しデータ基盤と分析を反復横跳びしています。

LT3 / Data Ingestion/ETLの技術選定の変遷をADRで振り返る

LayerXでは事業変化に強いデータ基盤を目指して開発運用しています。今回は ETL やデータ取り込みの領域で試行錯誤していることを ADR (Architecture Decision Record) で 振り返り、どのような失敗と成功があったのかをお話します。


スピーカー：株式会社LayerX　データエンジニア　白鳥 昇治　@irotoris　
2024年2月から株式会社LayerXにて3年ぶり2回目のデータエンジニアロールでお仕事しています。インフラ・SRE・データ領域を行ったり来たりして基盤開発をしていることが多いです。最近のストレス解消は Kubernetes クラスタのアップグレード。

注意事項

・イベントの内容は予告なく変更になる可能性があります。
・イベントの様子は主催者の PR 目的でウェブサイトやソーシャルメディア等に掲載される可能性があります。
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