Hiroki Uchide(ucchi-)

#Forkwell_Library #81 基調講演の登壇資料です。 『アジャイルデータモデリング』全451ページの内容を、ぎゅっと30分にまとめました。 データ基盤開発やデータ分析に携わる方々に役立つ内容となっています。ぜひご覧ください！ speakerdeck.com/hanon52_/30fen…

本日発表させていただいた資料です！ データエンジニアとデータアナリストが一緒に、AIにもみんなにも使われるデータパイプラインを作っていけるように、ワークショップを開催した話です！ #STORES_Data_Lounge speakerdeck.com/jackojacko_/sh…

アナリストは分析をしたいのであって、綺麗な中間テーブルを作りたいのではないんですよね。。 #STORES_Data_Lounge

保護者 @hanon52_ @na0fu3y #STORES_Data_Lounge

まずデータ利活用の出口を作って、民主化を進めることには大きな価値がある #STORES_Data_Lounge

AIが十分に賢く、裏側のデータモデルが十分に整備されていれば、ダッシュボードと深掘り分析の間でデータを一貫させることは出来るのかな #STORES_Data_Lounge

AI による BI 生成、アドホック用途には便利だけど、長期的なメンテとかデータの整合性はどうやって担保するんだろう #STORES_Data_Lounge

Dashboard as a Code の話？#STORES_Data_Lounge

集計屋からの脱却、大事 #STORES_Data_Lounge

わいわい #STORES_Data_Lounge

ご清聴ありがとうございました！資料です #DCT_findy speakerdeck.com/jackojacko_/ai…

AI Agentを支えるデータエンジニアの仕事 に参加を申し込みました！ findy.connpass.com/event/390556/?… #DCT_findy

キャリア、今自分が行っている仕事を無くす方法しか考えてない。 仕事を無くす仕事は希少価値が高いし、最後の一人になるまでは食いっぱぐれることもないし、常に新しい課題に向き合える。飽きが来ない。

@jackojacko_ @na0fu3y 未来の理想状態から逆算して今やるべき施策を考えつつ、結果として既存業務の課題が解消されている状態を目指したいですね。

@hanon52_ @na0fu3y 去年までデータアナリストだった身としては、一旦は未知のものより既存の業務すら定義が人によって違うのをまず何とかしたいになっちゃいますね……（近視眼的かも

データ分析エージェントの Semantic Layer 不要論、とても共感します。元記事の指摘範囲ですが、私的メモ。 ビジネスとデータの関係を表現しない Semantic Layer は人間がつくるとコスパ悪い。 SQL は利用者を危険なデータ利用に晒す。データが多様でも、用途と利用者の知識分布次第でコスパ良い。

自分なりのイメージ ・指示を工夫するのがプロンプトエンジニアリング ・関連資料やルールを整備するのがコンテキストエンジニアリング ・HookやWorkflowで処理を制御するのがハーネスエンジニアリング これをエンジニアリングと呼ぶのは、偽陰性・偽陽性への対処やログ計測＆継続改善が必要なため。

STORES Data Lounge「事業と伴走するデータ活用組織」 に参加を申し込みました！ hey.connpass.com/event/390162/?… #STORES_Data_Lounge

@kashira202111 （狭義の）セマンティックレイヤーは指標を管理するものだと思ってました。 列（分析軸や指標）に対する説明書きはモデリング時に付与されることもあるし、指標に付与されることもある。 まあ細かいことはまた明日話しましょう〜

Semantic Layerを議論するときは特定製品の実装と概念は別で考えたいですね。 テーブルに書くカラムの日本語メタデータをSemantic Layerと見なすことも出来るし、そのレイヤは必要だと思う。

@na0fu3y @jackojacko_ 従業員の会話から事業構造を抽象化した上で、それを摩擦なく表すデータモデルを作成・更新する仕組みを作れるといいですよね。 「データニーズ」に応えるモデルは即効性の点からコスパが良い。さらに、ニーズを生む利用者が持つ、事業に対する捉え方まで表せると、未知の洞察を見付けられるかも。

@jackojacko_ 無限のお金があるなら、予想される全てのクエリをデータソース更新毎に実行するのが良いと思います 時間あたりの出力効率を上げる中間表現は持ちますが、お金あたりの出力効率は気にしなくてよいはずです！

いずれにせよ早く事例を作りきってFB貰いたいな…頑張ろう。

エージェントが全てのソースコードと設計文書をコンテキストに載せられるなら、最終的にベーステーブル群すらほぼ自動で設計できるようになるはず。

全従業員が当たり前のようにエージェントで分析を完結する世界で、BIにはどんな価値が求められるんだろう。