2022/7/21(木曜日)にオンラインで開催された「Looker User Meetup Online #8」に BASE BANK Dev Groupの永野(@glssmonekey)が登壇しました。

イベントについて

今回のテーマは「Lookerまでのデータデリバリー、みんなどうしてる？」でした。各社のLookerまでのデータパイプラインの構成やチーム構成など、Lookerを中心にしたデータに関する話題でわいわいしました。

当日は弊社含めて次の4社（敬称略）の発表が行われました。

Unipos株式会社
株式会社タイミー
株式会社フィードフォース
BASE株式会社

当日のTwitterハッシュタグは#lookermeetupでした。

登壇内容について

今回、永野（@glassmonekey）が発表した内容は次のスライドです。

今回はアプリケーションエンジニアの視点から、「リリースサイクルにデータ分析基盤の構築を含めて行うこと」の重要性というコンセプトでトークしました。

日々変化するビジネス要件に応じて、見たいデータは変化していくことでしょう。そのような要望があると以下のような方法が多いのではないでしょうか？

データ基盤のスキーマを変更する
分析のためのSQLを変更する
etc...

多くの場合で専門のチームがこれらをメンテナンスしていくケースが多いように思われますが、その場合だとビジネスの変化という速度に適応することが難しいのではないでしょうか？

そのため私達のチームでは、データ分析基盤の構築もリリースサイクルに含めて構築するようにしています。

この「リリースサイクルにデータ分析基盤の構築を含めて行うこと」の実現に、Lookerはとても役立っています。現状は派生テーブルを使うことで、日々変化するビジネス要件を我々自身で見たいデータを構築しています。これにより、リリースに応じた指標をスピーディーに分析する体制を実現しています。

感想

派生テーブルを活用しているものの、今後の展望やデータの粒度で迷ってる点が色々あったので、イベントにてdbtやPDTの活用事例を実際に聴くことができ、最高にわくわくする時間でした。現状CDCにembulk+マージクエリで頑張ってたのですが、dbtを使うともう少し楽にできそうみたいなところを知ることができたので、実際に業務でも取り入れてみたいなと思いました。

他にも話題としてデータのテスト戦略が上がっていたので、改めて他社さんの事例をとても聞いてみたいなと思いました。データ基盤のテスト設計は皆目検討についてない状態なので、ぜひ学びたい!!