がく＠ちゅらデータエンジニアです
こんにちわっ！
三連休の夕方、皆様はどうお過ごしでしょうか？
私はグダってます、とことんグダってます！先ほど、1週間分の買い出しをしてきたました！
山岡家さんの前を通りましたが、まじ入りたかった・・・・
さて、SWTTokyo25のセッションレポ第3弾デス
概要
今回は、DataSuperHeroのharryさんのシアターセッション
「Snowflake Intelligenceにはこうやって立ち向かう！クラシルが考えるAI Readyなデータ基盤と活用のためのDataOps」
です。
資料はこちら
ではセッションの様子です。
登壇はharryさん
はじめに
データエンジニアがボトルネックになる
TableauのDataSaber出でてきた「レポートファクトリー」状態を想起しました
レポートファクトリーとは、データ分析やレポーティング業務が一部の人に集中し、組織全体でのデータ活用が停滞するアンチパターンを指します。
同じようなことが、データエンジニアにも起こる！ってことですね。
ただでさえレアキャラでどこに生息しているかが謎に包まれる（嘘）データエンジニア、一人で膨大なデータのメタデータを整備するなど無理なお話ですね・・・
組織で向き合おう
そこで、「組織で向き合わねばならない」と喝破なさっています
ですよねーー
みんなでやっていこう！
そして、これをうまく回すための施策が「Tierを作ること」
これは、harryさんを筆頭に、近年みなさんが解決方法の一つとして整備してるところです
※この考え方、Tableauなどのダッシュボードにもめちゃくちゃ適用できるよね・・・
※CCCMKのTaroさんもこういったTieringはしているとおっしゃってた気がしています
そしてここが一番
「組織の力学」をつかって
この言葉を何度も使ってらっしゃったのが非常に印象的でした
- やったほうが良いのは分かる → 総論OK
- で、誰がやるの？ → 各論NG
よくありますよね。
性善説で、みんながきっとやってくれる！ってのは、一時は回っても、ずっと回り続けるのは、相当すごいドライバーがいて、回す努力をずーーーーっとしてないとダメと思います。
そこで「組織の力学」
アメとムチをうまく使うこと
人のためにやっていたこと（＝メタデータの整備）が、AIには必要だった
※これも最近ホントよく聞く話です
最後にも、「組織の力学」をうまく活用する話がありますね
さっきharryさんが振り返りを呟いてらっしゃいました
ほんとそれ
って思いました。
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