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。 looker-japan-user-group.connpass.com 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

こんにちは、negimixです。 ファイルやデータベースなど、各所に散らばっているデータをデータベースに集約して活用したいなぁと漠然と思っていました。 単純にデータを読み込んで、データベースに登録するプログラムを作ればいいんですが、今回はEmbulkを使ってみたので、Embulkの利用方法を紹介したいと思います。 　 【目次】 Embulkとは Embulk環境構築 サンプル実行 データをデータベースに登録 まとめ Embulkとは Embulkは、さまざまなストレージ、データベース、NoSQL、 クラウ

こんにちは、データ基盤の開発・運用をしている谷口（ case-k ）です。 本記事では、BigQueryで秘密情報を守るためのリソースである、ポリシータグをご紹介します。ポリシータグの概要から採用理由、仕様を考慮したデータ連携の仕組みや運用における注意点まで幅広くお伝えします。 ポリシータグとは ポリシータグを採用した理由 匿名化による機密性の高さ 機密性と利便性の両立 データ基盤を保守運用しやすい 秘密情報をテーブルに新規追加しやすい 秘密情報の権限管理がしやすい ポリシータグを活用したデータ連携の仕組

はじめに 以前のデータ基盤 3つの問題解決と振り返り 問題1: データパイプラインの更新遅延 解決策 実装 振り返り 問題2: 分析チームへのクエリ修正依頼の増加 解決策 実装 振り返り 問題3: ETLパイプラインにおける加工処理の負債 解決策 実装 振り返り これからの品質に関する改善 はじめに 初めまして、タイミーのDRE (Data Reliability Engineering) チームの土川( @tvtg_24 )です。 本記事ではデータ品質の保守に着目してここ1年くらいで試行錯誤したことを振

こんにちは、この秋リリースした Musubi AI在庫管理 の開発チームでデータサイエンティスト・エンジニアをしている保坂です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2021 の10日目の記事になります。 今日はAI在庫管理における需要予測・発注レコメンド機能で使用している技術スタックを紹介したいと思います。 これまでAI在庫管理チーム、とくにその需要予測・発注レコメンド機能の開発についてはあまり技術発信を行うことができておらず、今回がはじめての記事投稿ということで、技術スタックのご

この記事は BASE アドベントカレンダー と Looker アドベントカレンダー 8 日目の記事です。 はじめに BASE BANK 株式会社にて事業開発を担当している猪瀬 ( @Masahiro_Inose )です。 私達のチームでは、BASE ショップを運営しているショップオーナー様が簡単に資金調達をできる「 YELL BANK 」というサービスの開発・運営しています。 thebase.in 今回の記事は以下の二部構成となります。 前半部分は私から Looker という BI ツールを使って、サービ

こんにちは、BASE株式会社Data Strategyチームの杉です。 ショッピングアプリ「BASE」では、検索にAmazon Cloudsearchを使用していました。今回、検索基盤をAmazon Elasticsearch Service(以下、ES)に移行し、Data Strategyチームで管理をする方針にしました。 この記事では商品が更新された際などにどのように検知し、データをESにいれるようにしたかなど、基盤の部分をメインにご紹介をします。 1. 背景 検索は新しいショップに出会うきっかけを作

はじめに こんにちは。BASEのCSEチームの秋谷です。 CSEチームは社内業務の効率化と財務の信頼性担保することを専門とするチームとして開発や社内の整備を行なっています。そんなCSEの取り組みを紹介できればと思います。 CSEについて詳しくはこちらをご覧ください devblog.thebase.in BASEショップの売上金の担保とJ-SOX対応 BASEではショップの売上を一時的にプラットフォーム側が預かっており、申請があった段階で売上金を引き出せるようになっています。 そのため、ECプラットフォーム

はじめに こんにちは。2020年5月に入社しましたMA基盤チームの辻岡です。 MA基盤チームでは、マーケティングに関わる様々なプロダクトやシステムの施策開発・運用を行っています。その中の1つにリアルタイムマーケティングシステムというものがあります。 これまでこのシステムには検証環境が存在しませんでした。そこで、検証環境を新たに作る事でシステムの開発や運用の効率化並びに品質の担保に貢献した事について紹介します。 また、検証フェーズの効率化手段としてDigdagを利用したデータ転送機能は使ってみると想像以上に

こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口（ case-k ）です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の紹介 なぜ必要なのか 活用事例の紹介 データ連携の仕組みと課題 　リプレイス後のリアルタイムデータ連携基盤 SQL Serverの差分データの取り方を検討

こんにちは。ECプラットフォーム部 推薦基盤チームで、DWH・DMP・広告まわりのデータエンジニアリングを担当している大谷です。 本記事では、マーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴ってこれまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 背景 データの収集と活用 Arm Treasure Data Integrations Hub ログ収集 アクセスログ 検索インプレッションログ Workflow フィードローダー (Google) レポーティング Goog

こんにちは、開発部の塩崎です。 最近はCloudFormation・Embulk・Digdagを使った仕事をすることが多く、一番使う言語がYAMLになりました。 今年福岡で開催されたRubyKaigi 2019ではZOZOテクノロジーズはRubyスポンサーとして協賛させていただきました。 カンファレンス中のスポンサーブースの出し物として、DroidKaigi 2019と同様にファッションチェックアプリの展示を行いました。 DroidKaigiの展示と全く同じでは芸がないと考え、今回のRubyKaigiのた

今週末から北海道オフィスに出張でワクワクしている瀧川です。 私はデータ分析基盤の構築をする機会がよくあり、FluentdやEmbulk、Digdag、BigQueryを好んで使っています。 構築する際に気をつけることというと、冪等性やログ欠損(リカバリ)などいろいろあるかと思いますが、その中でも重要になるのが 個人情報などの見せられないデータ(機密情報) の扱いかな思っています。 構造化されたデータの個人情報であれば、そもそも分析基盤に転送しないことや、マスキングして送るなど対策は容易 *1 ですが、 例

はじめまして！ ZOZOテクノロジーズ開発部の平田（ @TrsNium ）と申します。 業務ではデータ基盤の開発・運用を行っています。 よろしくお願いいたします。 今回複数のツールが混在していたデータ基盤を「Digdag・Embulk」に統一したので、その取り組みを紹介します。 概要 弊社のデータ基盤は注文情報や顧客情報などをSQL Serverから取得しBigQueryに転送しています。 以前のデータ基盤では「Talend」と「Embulk・Digdag」でデータの収集と転送をしていました。 Talen

こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割