たぬ
@tanuhack
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アナリティクスエンジニア / R / Python / SQL / Google Cloud / dbt / Obsidian / Raycast / Minecraft / スプラトゥーン / カレー / コーヒー / キャンプ / ボードゲーム / 料理
福岡市中央区
Joined March 2017
#dbt_tokyo.拙い説明の中、ご視聴ありがとうございました！.時間がおしてしまって申し訳ありませんでした😭. こちら、登壇資料となります。.視聴していなくてもセマンティックレイヤーを理解できるように、リード文を考えたり図解をしているので、気になる方は見てください😄.
speakerdeck.com
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アジャイルデータモデリングを読んで、個人的に一番収穫だったことは、「7W フレームワーク」をスタースキーマに適用して設計することかな😄. 事実（ファクト）を 6W（ディメンション）で説明するアプローチが、現実世界のビジネス報告と同一構造だと気づいて、ディメンショナルモデリングが腑に落ちた.
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ディメンショナルモデリング × dbt Semantic Layer × Steep を推進する中で、自分が提供しているのは単なる BI ではなく、ビジネスプロセス志向でガバナンスが効いていて、しかも簡単に操作できるから属人化しにくい「シンプルなデータ分析基盤」だったんだと気づいた！. 頑張るぞ〜〜🔥🔥🔥.
「DW/BI」という言葉があるけど、DWH だけだとデータ分析基盤とは呼べず、ユーザーフレンドリーで愛される BI ツールがセットになってこそ、データ分析基盤と呼べるのではないか？と確信した！.
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「DW/BI」という言葉があるけど、DWH だけだとデータ分析基盤とは呼べず、ユーザーフレンドリーで愛される BI ツールがセットになってこそ、データ分析基盤と呼べるのではないか？と確信した！.
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dbt MCP を Claude Desktop から試してみた😄. ✅ セマンティックレイヤー経由でメトリクス値は正確.❌ トークン消費・処理時間が課題.→ アドホック分析にはまだ実用的ではない印象. 今後に期待！！！.
dbt Semantic Layer導入しているから、dbt MCP をちゃんと試そう🙌. #dbt_tokyo.
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RT @tvtg_24: 先ほどの登壇資料こちらになります!ありがとうございました!. #data_modeling_night.
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Data Modeling Night -「今」だからできる理論の実践事例 -(https://pixiv.connpass.com/event/358285/) の登壇資料
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