ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋)
@yuzutas0
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風音屋 @Kazaneya_PR 代表取締役 / 東京大学 金融教育研究センター 特任研究員 / Google Cloud Champion Innovator（Data Analytics）/ 著書『個人開発をはじめよう！』『実践的データ基盤への処方箋』『データマネジメントが30分でわかる本』
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データコンサルタント＆データエンジニアを20人くらい一気に採用したいっす！若手ジュニア大歓迎っす！
同期入社のチームメイトたちがお互いに刺激を与え合って切磋琢磨しあえる場所にしたいっす！
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好きな創業エピソード
Atlassian（オーストラリア）
就職したくない→発狂→開発。
Skype（エストニア）
裁判→敗訴→無一文→国際電話を止められる→ブチ切れる→無料電話を開発。
ジーキーファイバーオプティクス（米）
遺跡発掘の資金を稼ぎたい→ハーバードMBA→授業で事業計画を立てる→遂行。
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あのリクルートさんで5万人の従業員を巻き込んだ全社施策に影響を与えているyuzutas0氏という人物、只者じゃないですね。期末予算で研修を依頼してみると良いかもしれません。
全社横断で「誰が何をやっているのか」を可視化する取り組み - リクルート メンバーズブログ
全社横断で「誰が何をやっているのか」を可視化する取り組み | Recruit Tech Blog
全社横断で「誰が何をやっているのか」を可視化する取り組み
techblog.recruit.co.jp
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メ社、プロジェクトの撤退報告に対して全社員が自発的に「nice try!」と呼びかけるの最高のカルチャーだと思いました。
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データエンジニア（未経験者枠）の応募条件について悩んでいる。遅かれ早かれ同じ内容を学ぶことになるので、入社後にアンマッチが発覚するくらいなら、事前に自己学習しておいてほしい気持ちもあるのですが、まだハードルは高いかな。
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「どうしますか？」ではなく「こうしませんか？」と言ったほうが、自分でペースを握れるので楽になる。クライアントも考える手間が省けるので楽になる。こういう積み重ねが生産性の差に出るのではなかろうか。受け身で仕事をすると難易度は跳ね上がる。省エネ志向なら攻めたほうが絶対にお得だと思う。
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最近の風音屋
・全社員にChatGTPとDeepLの有料版を提供
・業務分の電気代を経費申請対象に追加(上限あり)
・超大型モニタ、昇降デスク、ハイエンドチェアを貸与
・レシートの写真をSlackに送るだけで立替精算
・Slackスタンプを押すとオンライン秘書がタスク管理
・入社90日は社長(私)と毎日1hペア作業
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週に10回くらいこの資料のp159-p182を案内している。データ基盤（ダッシュボード含む）の構築はこのプロセスで進めると手戻りを最小化できるのでオススメです。
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某社に提供しているデータマネジメント研修（非公開）のスライドが計700枚を突破😱
ETLツールやBIツールを初めて使う人に向けて、ハンズオンのスクショ＆手順を1つ1つ載せているため、特大ボリュームに！
※トレーニング提供の実績が増えてきたので、関心のある方はぜひお気軽に問い合わせください。
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関係者の許諾を得てセミナー資料を公開します。/ DXを妨げる要因と実現へのアプローチ
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書いた。/ プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記
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意外と知られていないが、GCPには撤退シナリオがある。/ なぜGoogleはクラウド分野で2023年までにAmazonとMicrosoftを上回らなければならないのか？ - GIGAZINE
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リクルート様の勉強会にて「アナリティクスエンジニア」という役割が生まれた経緯と「データモデリング」を学ぶ意義について話しました。
[資料公開] 株式会社リクルート様の社内勉強会で用いたスライドを公開しました。
アナリティクスエンジニアのキャリアとデータモデリング 〜資料「30分でわかるデータモデリング」を読む前に知ってほしいこと〜
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2時間でゼロから↓を達成した。
・KPIツリーを整理
・DBを見てERのキャッチアップ
・データレイク作成
・未取得データを取るように開発依頼
・データマート整備
・ダッシュボード構築
・ダッシュボードの注意点をテキスト化
・定例ミーティングで毎週データを見るようにアジェンダ記載
誰か褒めて。
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データマネジメント案件で呼ばれたが、どちらかというと業務フローの改革がメインなので���ビジネスプロセスの教科書』を読んでみた。めっちゃ良い。
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Youtube実況が好きな社員から「経営シミュレーションゲームのYoutube実況をしたらどうか」と提案をもらった。私がどういう仕事の進め方をしているのかが見えると「一緒に働きたい」「この人の下で学びたい」と思ってもらえるはずだと。斬新すぎて笑ってしまった。
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某所の登壇資料です。/ 民間企業におけるDXの事例と課題
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ビジネスコミュニケーションの基本として【空・雨・傘】は新卒1年目のうちに身につけておいたほうが良いとは思う。
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『データマネジメントが30分でわかる本』をKindleで販売開始しました！データ活用に関わる方々はぜひお買い求めいただければと思います！
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データ基盤を作るのは、データ分析アナリストの業務をラクにするためじゃねぇよ？ もっと広い視野で、高い視座で、多くの視点で Data と Ops を繋げなきゃ意味ねぇよ？ ビジネス・プロセス・システム・チーム・カルチャーを変革するのが大事じゃね？ と危うく言いそうになった
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デジタル庁がレジストリ（≒マスターデータ）のデータカタログを公開。法人番号データセットをUTF-8のCSVでダウンロード可能。
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日本統計学会春季集会の発表資料です。
民間企業におけるデータ整備の課題と工夫
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Redshift Serverless でデータ基盤を作るならこういう感じですかね？という個人的な即席スケッチ。
・Lambda UDF で trocco 実行や reverseETL
・RDS や S3 から federated Query でデータ取得
この2つが SQL 経由で実行できると、dbt でパイプライン全体を実行管理できる。かなり綺麗なのでは？
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Azureいいね
・業務情報を扱う場合は、ChatGPTではなくAzure Open AI Serviceを使おう。
・プロダクトDB⇔APIのやり取りがSRE観点でNGなら、DWH（Synapse）経由で連携しよう。
・Azure Data Factory（ETL/ELT）はデータソース→Synapse連携だけならビジネス職でも扱える。GlueやdataflowよりeasyなUX。
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「ダッシュボードが見られない問題」については4-5年前に公開したスライドを読んでほしい。
3社の事例から学ぶ！現場で使われるダッシュボードの作り方
データ集計業務を半年で300案件捌いて見えてきた勘所
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お世話になりました！ / リクルートを退職しました - 下町柚子黄昏記
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めっちゃ叩かれてるんだけど、どういう制度をどう運用して、どう情報発信すると納得してもらえるんだろう。
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風音屋のデータ分析業務では
「データを見たけど何とも言えない」
「レポートを納品したけど貢献の実感がない」
とならないように
①ビジネス構造や成功モデルを描き
②データを当てはめて
③どの数字をどう伸ばすか会話し
④モニタリング⇒改善サイクルを回す
というステップを奨励しています。
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拙著『実践的データ基盤への処方箋』に答えが書いてあるので、まだ読んでいない人はぜひ
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データアナリスト（未経験者枠）の応募条件についても悩んでいる。「G検定を取ったけどデータ分析のレポートを書いたことがない」みたいなケースはアンマッチになりそうで、何かしらアウトプットは欲しいなと思ってしまうのですが、まだハードルは高いかな。
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すごい。読み間違いかと思った。/ "代表取締役でありながら、データサイエンティストとして、ホテルや飲食店の予約サイト『一休.com』のレコメンドエンジンの開発を担う"
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本日の発表資料です。
3社の事例から学ぶ！現場で使われるダッシュボードの作り方 #前向きデータ整備人
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【データエンジニアリング界隈の皆様】このイベント の資料を作っているのですが 🤔 という感じになってきたので、アドバイスをいただけると嬉しいです！一言ツッコミや箇条書きでも助かります！もし140文字制限が面倒であればDMも歓迎です！
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Excel, Word, PowerPoint を駆使してデータマネジメントを推進できる（むしろそのほうがマッチする）場面は多々あって、プログラミングスキル不問のコンサルタント枠についても積極的に採用を広げたいなと考えています。Excel職人、パワポ職人、会議ファシリの達人、ぜひぜひお話させてください。
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自称データエンジニア諸氏、自分の実績作りのために余計なツールを導入させるの良くないよ本当に。
余計なことをせず、AWS / Azure / GCP（元々使っていたクラウド）のフルマネージドツールを選び、週1日稼働 × 工期1ヶ月で作れる範囲で最初は十分だから。
@shase428
入社した時にあったプラットフォームがフルスペックで、作ったフリーランスの人達がやめてしまい誰もメンテできない状態だったので、最小限から作り直しました笑
フリーランスの人達は実績稼ぎのために、有識者がいないベンチャーをターゲットにフルスペックで作る傾向があるようです。
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データアーキテクチャってこれのことだからね。データウェアハウスとか関係ない。営業スタッフの手帳に顧客データがあるなら、それも含めるから。
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#転職の思考法 という本が良かったので、スプレッドシートに論点を列挙して、自分の現状を可視化してみた。今持っている強みを活かしながら、個人としてもっと新しい取り組みをやっていきたいと思った。
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新刊が出ます！
【新刊】2021年12月11日発売『実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ』本体2,400円＋税、ゆずたそ, 渡部徹太郎, 伊藤徹郎 著 なぜ御社のデータ基盤は活用されないのか？
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新規開発プロジェクトは（HelloWorld画面で良いので）初日にデプロイして "机上の空論" を肥大化させないことが大事だと、個人的には思っています。
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無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 - INTERNET Watch
BigQueryで扱うためのスキーマjsonを作ってみました〜
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待ってた。あとはdataformとdbtに相当するサービスが出れば、AWSはデータ基盤構築の大本命に化けるはず。
AWS、データウェアハウスをサーバレス化する「Amazon Redshift Serverless」や「Amazon EMR Serverless」など発表。AWS re:Invent 2021 － Publickey
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コンサルタント・データアナリストに未経験で中途転職するときのガイド、こんな感じにまとまりました。活躍している人たちからは「構造的に物事を考えられるかどうかが重要だ」という声が多かったです。
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データエンジニア採用後に「先にデータの入力方法を統一しないとダメでは？」と判明し、次は「データマネジメント推進者がいないとデータエンジニアは何もできない」となる。DEが全て担うのが理想だが、DWHの話ばかり先に来て、営業所訪問や工場見学は軽視されがち。風音屋の研修課題ではそこも学ぶ。
知人の会社でエンジニア向けのLTをしてほしいと言われたので「データエンジニアがいないと（私のような）DSは何もできないので，みんなデータエンジニアになってください」という話をしてきました（ツッコミどころの多い資料ですがご容赦ください）
データエンジニアのススメ
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KPIダッシュボードを作る人は、冪等性の担保に最新の注意を払ったほうが良いと思う。
例えば、毎日の商品販売数を payment_statas=complete で可視化するようなケース。後から返品で status=cancel になったら、過去の販売数が変わってしまう。
数字が頻繁に変わるようではPDCAの寄る辺にならない。
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JTCのDXの先例はリクルートだと思う。紙と営業のビジネスからWeb／アプリに展開してきた。
私の入社時は、Git導入にはメリデメ説明が必要、基幹システムはCOBOL、開発PCは32 bit、iOS開発のMac購入申請で「本当に必要？」と聞かれる、若手社員の外部発信はイレギュラー。そこからの急変革が凄かった。
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Microsoft Learn めっちゃ充実してるし、エース人材以外にも無理なく渡せる絶妙な匙加減。大企業のリスキリングはこれを片っ端からやっていけばいいじゃん感がある。Azureのこういうところすごいな。
最新の運用プラクティスで信頼性を向上する - Training | Microsoft Learn
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資料作成のために
#DataEngineeringStudy
の全資料（43スライド）を一気に読み直した。めちゃくちゃ勉強になった。自分が日本で一番データエンジニアリングに詳しいのではないかという錯覚に陥っている。
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6年前から「データ経営のピラミッド」というビジョンを伝え続けて、コミュニティ活動で他社の相談に乗ったときから「このビジョンを100社で実現するにはどうしたらいいか？」をずっと考え続けて、風音屋で多くのクライアントを支援する中で「仮想チーム」が1つの答えになるのではないかと考えました。
[News] 月30万円でデータ分析組織を立ち上げる支援パッケージ「Kazaneya Virtual Data Team」のベータ提供を開始します | 風音屋
@kazaneya_PR
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最近は1日15時間近く働く日もあるが、その甲斐あってか、10年後まで通用するレベルの骨太な事例やノウハウを次々と開拓できている。いつか風音屋のメンバーで共同執筆するであろう「データ経営の教科書」「データマネジメントの教科書」「Analytics Engineering の教科書」みたいな本に載せたいすね。
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Notionの社内報にKPIダッシュボードを埋め込むにあたってTableauが最有力候補だったのだが、Looker Studio 無料版も同じことができる＆Googleログイン済みならシームレスに表示されることに気付いてしまった😇
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技術スキルを伸ばすのと同じで、メンタルは鍛えることができる。キャリアの早いタイミングでこの考え方に出会えたのは幸運だったように思う。
【再掲】自分自身のパフォーマンスをチューニングするプラクティス - 下町柚子黄昏記 by
@yuzutas0
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リーダーシップやプロフェッショナリズムってのは、特定の技術に詳しいってだけじゃなくてさ、妊婦に席を譲るとかエレベーターのボタンを押すとか、他の誰かのために一歩前に出るってことの延長にあると思うわけよ。議事録を残したり報連相を徹底するのは、周囲への貢献という点では同じことかなって。
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良い。経営企画部がExcelシートでやろうとしているのはこれな気がする。実証系のミクロ経済学も近そう。
機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ
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自分が会社員だった時の転職活動 - 下町柚子黄昏記 #はてなブログ
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余計なSaaSや3rd party toolを追加導入せずともGoogle Cloudで完結させておけば勝手にUXが向上していく世界観。俺たちのBigQueryが帰ってきた感ある。
With the new data canvas of Gemini in BigQuery, explore datasets and create customized visualizations—all using natural language prompts.
#GoogleCloudNext
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DWHでのデータクレンジングやスナップショット履歴生成は、暫定対応であって恒久対応ではないよね、という話。
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久々に実用的なブログを書きました。
BigQueryでSaaSのjsonデータを処理するSQLサンプル集 - 下町柚子黄昏記
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結局のところベストを尽くし続けることでしか、自分のキャリアは守れないのだろうな。
"身に付くと危険な「ほどほどアウトプット癖」がついてしまい、「必死こいて成果を出す筋肉」が弱体化している"
"本業でも副業でも微妙な立ち位置になってしまう"
"「正念場からの逃げ癖」が1番危険"
企業の副業解禁後のアンケートで、「本業の会社へのロイヤリティが高まった」という結果が出た時に
外の企業を見る中で「自社の良さに改めて気付いたと思われる」という謎の示唆を出している事例を見たことがありますが、
これは非常に怪しく、下記のメカニズムが働いているだけの可能性があります…
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データマネジメントとNoCodeの関係
企業「データマネジメントだ！」
→脱スプレッドシートだ！
→業務システムを作ろう！
→開発者が全然足りない！
→AWS「NoCodeだ！」
という文脈らしい。GoogleがAppSheetを買収した背景（AppMaker）もGsuiteの延長なので同じ話っぽい。
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書きました！/ ランサーズのデータ活用を手伝っている話 - 下町柚子黄昏記
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たとえ手持ちの知識が不完全でも、積極的に発信することを勧めたい。
アウトプットをきっかけにして、手持ちの知識を整理したり、まだ理解が曖昧な箇所を調べたり、レビューやコメントで気付きを得られる。
執筆や登壇は、人に教えるだけでなく、それ以上に、人から多くのことを教えてもらえる。
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2025年までにデータ連携ツールやベースレジストリなどのデータ基盤を実装するとのこと。/ 「デジタル社会の実現に向けた重点計画」を閣議決定しました｜デジタル庁(準備中)
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はせりょーさんの
#DataEngineeringStudy
の登壇資料が公開されていた。本人がSNSをやっていないので代わりに宣伝。
明日から真似できる！ ケース別データ可視化のノウハウ
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すごい……。
・毎日2時間ひたすら執筆する
・すると毎月1冊を書き上げることができる
・そして4ヶ月後に出来たのが『すべてがFになる』
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何年も前からサンプル付きの解説スライドを無料で公開しているので、データエンジニア諸氏はぜひ読んでほしい。
「データアーキテクチャ」という言葉、データ基盤のシステムアーキテクチャのことだと思っていたけど、DMBOK によると違うレベルの話だった。
概念 or 論理データモデリングとデータフロー設計で記述されるものらしい。
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これらを3ヶ月で叩き込むのが、風音屋の社内研修K-DEC。データ基盤は総合格闘技なので、手を動かして各技術スタックに習熟することはもちろん、ステークホルダーとのコミュニケーションなどビジネススキルの基礎から学び直すようになっている。
データ基盤周りの課題は、最低でもETL＋データレイク/ データウェアハウス＋BIの複合製品が関わってきて、そこにデータカタログや機械学習系のなんとか、みたいに絡み合うので、統合的に面倒見れる人がおらず、各製品が1パーツでしかないので、SIerが丸っと見るしかないこと
お客様側に知見はない
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「これからフリーランスや副業で活躍するには？」的な取材に対して、アドリブでこのフレームワークを解説した。
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本日発売の『Software Design (ソフトウェアデザイン) 2020年7月号』【第1特集】「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」に寄稿しました。初学者向けにまとまった内容ですので、ぜひ手に取っていただけると幸いです。
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生産性を上げる魔法の言葉ァ！
「解決したい課題は何でしたっけ？」
「これをやれば課題は解決します？」
「何が決まれば話を前進できます？」
「今できることって何かあります？」
「一番簡単な実現方法って何です？」
「もしダメだったら何が原因です？」
なぁi2key！！お前もそう思うだろ！？！？
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話題になっている資料を読んだ。良い。
KIRIN Investor Day 2021
キリンビール お客様主語のマーケティング改革
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"yuzutas0(中略)たちと働くことで、データエンジニアを軽視していた自分のチーム組成戦略を悔いることになった"
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り
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読みます。/ これだけは知っておきたい、AWSでデータ分析を実現する方法
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