19:05〜19:25 Snowflake とはじめる BI as code
株式会社Queue 小野寺 隼人 氏
19:25〜19:30 QAセッション
19:30〜19:50 部署を横断したMDMのミリミリした話
株式会社リバネスナレッジ 平塚 武 氏
19:50〜19:55 QAセッション
19:55〜20:15 Snowflake x Salesforce で組織横断的データ活用のためのMDMに取り組んでいる話
株式会社CARTA MARKETING FIRM 上田 哲太朗 氏
20:15〜20:20 QAセッション
20:20〜20:45 ネットワーキング
20:45〜21:00 写真撮影・会場片付け
21:00〜 有志で懇親会へ
1. Snowflakeと始めるBI as a code
ソフトウェア開発のノウハウをBIに適用させた概念
メリット
保守性
コードをよめば
変更履歴が把握できる
開発者体験
コードで解決
仮設
BI as a codeと生成AIがデータの民主化を達成
Why
コーディングはAIでされる予測
事例
1時間でリッチなダッシュボードを共有
ChatGPTとStreamlit
なんだかんだでStreamlit
ファイルがひとつ。生成AIがStreamlitのコードを把握しているのでコード生成と相性が良い
ただし
- gitの理解が難しい
- 環境構築
- セキュリティ
など準備に手間がかかる
デモ
- カーソルを使ってのコード生成
- データ（csv）をカーソルに理解させる
- 要件定義を生成AIに作らせる
- 要件定義からStreamlitのコードを生成させる
- ダッシュボードの作成
2. 部署を横断したMDMのミリミリした話
部署ごとの着眼点や用途を重視したID解決の検討
ID解決とは
MDMにおけるID解決
異なるシステムのIDを名寄せする
MDMについての説明は省略
ID解決は、これらの課題を解消し、統一されたマスターデータを実現するために不可欠
プロセス
データ収集と正規化
株式会社と（株）と同一にする
一致ルールの定義
厳密一致やあいまい一致
マッチングと統合
統合プロフィールの作成
本来の目的と異なる着原点
部署ごとの着眼点や用途を重視したID解決の検討
ToCの例
Mary Smithの場合
保健IDが異なる
同居する双子さん
住宅保険と汎用な保険の比較
会員の誕生日は信頼性にかける！
データAとデータBとマージするサンプル
更新日が新シものを採用
To B
データが登録される順番
システムにより精度に強弱がある
ID解決に利用できる、もしくはID解決するべきか否かを考えることも重要
How
セールスフォースデータクラウド
ID解決における調整ルール
更新日、頻繁、ソースの優先度
Individual
Email
Adress
Phone
IDに対してメールアドレスなどは多数紐づく
メールアドレスの標準化
電話番後の標準化
住所の標準化
Salesforce to snowflake
例えばsnowflakeのPythonで処理してセールスフォースに戻す
3. Snowflake x Salesforce で組織横断的データ活用のためのMDMに取り組んでいる話
４社統合におけるマスターデータ管理に立ち向かう
マスタデータ管理とはビジネスに真摯に向き合うこと
組織全体の課題を
プロダクトでデータがサイロし組織でデータ把握ができない
アイテムの解釈が部署、担当者で認識が異なる
課題
営業担当者が必要とする案件データの取得が困難
管理画面からデータをDL
個人のスプしでとつごう
案件単位でマスターデータを管理する
作業効率化 データドリブンな組織への展開
時間の創出と活用
共通言語の確率
Snowlfake データクラウドのユーザ会 SnowVillage のメンバーで運営しています。 Publication参加方法はこちらをご参照ください。 zenn.dev/dataheroes/articles/db5da0959b4bdd
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