dbt について語る、アナリティクスエンジニア向けの PodCast 初めてみた
サマリ
Modern Data Stack Radio という、dbt をはじめとしたツールの話題などをざっくばらんに話す、アナリティクスエンジニア向けの PodCast について裏側の話をまとめています。
企画の意図、数本公開してみての感想、今後についてまとめています。
※この記事は dbtアドベントカレンダー2022 の 12/14 分の記事です。
Modern Data Stack Radio について
Apple PodCast や Spotify で公開されています。dbt tokyo でおなじみのtakimoさん(@takimo)と私でユルく話しています。
※まだ聞いたことがないという方は是非登録をお願いします！
apple pod cast
spotify
企画の意図
アナリティクスエンジニアという考え方を広げていくために活動を始めました。
同じような取り組みとして、同じく dbt tokyo が定期的に開催している dbt meetup があります。
meetup と podcast の違いは、podcast はより deep なコンテンツによって考えを深めるキッカケを提供するのを意図してました。
deep というのは例えば、 sqlfluff がうまく dbt の拡張SQLを lint してくれない時、強引に2重掛けして対処してる話とか、dbtのバージョンを0.2から1.0にあげて苦しんだ話とか、怠け者の自分がそれでも最低限書いてる test は何か、みたいな泥臭い話です。ただ。coalesce のようなイベントがある時は流行に流されて話したりもしています。
実際にアナリティクスエンジニアとして業務をしている人向けに、泥臭い話も含めて、deepなネタを提供できたらいいなと思ってました。
運用方法
ネタ探し
普段から podcast のネタになりそうだ、と思ったことを notion のメモにまとめておいて、そのメモをみながら話しています。
これ以外に特に準備はなく、収録5分前にネタをみながらその日話すことを決めてます。
実際のネタ帳
収録
収録候補日をカレンダーにスケジュール登録しておいて、takimoさんと私の予定がつきそうな場合は収録をしています。
予定が合わなかったり、忘れている場合はスキップしています。
コンテンツの方向性
なるべくライトに収録し、クイックに出すというのを意識しているのもあり、音声のみで運用しています。
映像の収録もできるのですが、編集の負担が大きいことと、podcastならではのコンテンツになるようにしたいのもあって、今は実施していません。
dbt のコードサンプル見たいなテーマも扱えたら面白いかもしれませんが、映像を出せないことでテーマが限定され、meetup やブログではあまり扱わないネタが話せるというのもあると思っています。
運用成果
ニッチなテーマなので再生数は多くないと予想していたのですが、大体1エピソードあたり100回くらい再生されています。ご拝聴ありがとうございます！
運用してみて
podcast のデータ分析
anchor というツールを使ってRSS配信しているのですが、視聴人数等は分析できても、登録者数や試聴時間に対する離脱状況が把握できません(本当はできるのかもしれない…もし詳しい人がいたら教えてください)。
そのため、(アナリティクスエンジアリングと謳っているにもかかわらず)どんな話が人気なのかがあんまり分析できていないという状況だったりします。
考えを深めることはできたか？
いくつかのテーマについては、web上で手に入る日本語の情報の中では割と深さを出せているんじゃないかと自分たちの間では思っています。
例えば、coalesce 振り返りその1 -セマンティックレイヤー-の収録なんかは、datamesh とリポジトリ戦略の話や、セマンティックレイヤーの思想のような、深い話をしているのでオススメです
一方で、聞き手にとってためになる話になってるのか？は見えてない部分が多いです。もしかしたらテーマが深すぎて落馬している可能性もありますし、逆にこの podcast を聞く人はみんな知識を備えていて退屈しているのかもしれないと、暗中模索でいつも話しています。Podcast はリスナーがコメントをする文化もないため、予想以上に意見を聞く機会がないことに気がつきました。
モダンな知識を update する
PodCastを主催する立場である以上、ある程度最近の技術動向には詳しくなっている必要があり、トレンドに追いつこうとする意識を持つきっかけにはなりました。
情報収集の会では、企業テックブログや海外podcastなど、普段の情報収集方法についても話しているので、興味がある人は聞いてみてください。
とはいえ個人の力ではどうしても限界があるので。ゲストをお呼びして話の幅を広げて行ければなと思っています。特に私は dbt を BigQuery の環境でのみ使っているので、spark や AWS の知識を取り入れられていないという自覚があります。
今後について
この半年はリスナーの声をそこまで意識せずに進めてきたので、次はフィードバックを集めながら話して行きたいなと思っています。
もしなんらかの形でご意見を募ることがあれば、ご協力していただけたら嬉しいです。
また、ゲストとして一緒に話したいという方もいらっしゃったら大歓迎です。私たち以上に dbt を使いこなしている人はたくさんいると思うので、ぜひ気軽にご連絡ください！
Discussion