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デブサミ2023の登壇資料の構成をデータ分析で作成してみた_その2

キュービックでテックリードをやっている尾﨑です。Developers Summit 2023にCTO加藤と以下のテーマで登壇します。

2023年2月10日(金)11:50 : データウェアハウス構築時のアンチパターンを克服したサクセスストーリー

  • 登壇にあたって、単にやったことを発表したのでは面白くない
  • 何か今まで学んだデータサイエンスを活かしつつ登壇資料を作れないだろうか?

ということで前回は、登壇資料の構成をデータ分析でやったら面白いのでは?という仮説の基、 プロセス1〜3を紹介しました。

今回は続きの4から見ていきます。

1.企画のスコープを決める
2.検討/導入/運用/改善の4工程のイベントを洗い出す
3.工程ごとのデータの散らばりを観測する
4.データを可視化する★
5.企画で取り上げるべきイベントを可視化する
4.データを可視化する

前回は「3.工程ごとのデータの散らばりを観測する」でデータの散らばりを散布図で観測するところまで実施しました。

このままでは分かりにくいので、もう少し見やすくします。

導入工程にフォーカスすると、 「要件、人、インフラ、プロセス」に散らばりが見られました。 これはサービス選定時に重視していたポイントと一致します💡

運用工程にフォーカスすると、 「コード、設計、欠陥、ビルド」に散らばりが見られました。 これは既存の運用で認識していた負債や課題と言えるでしょう💡

改善工程にフォーカスすると、 「アーキテクチャー、サービス」に散らばりが見られました。 これは導入時に重視したポイントと、既存の運用課題を鑑みて改善を行った点が考えられます💡

5.企画で取り上げるべきイベントを可視化する

今度は企画の4象限の③④に該当するデータを4.とマージして 工程別に取り上げるべきデータを可視化します。

結果としてはこのようになりました。

これで登壇で取り上げる各工程のテーマが判明しました。 いかがでしたか?今回は登壇資料の構成を分析でやってみました。 当日はこちらで分析した内容をもとに作成した内容を発表します。

最後にアーキテクチャーをちょっとだけお見せします

面白そう!と思ったらエントリーしてもらえると嬉しいです。 対象のエンジニアはデータエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、データベースアドミニストレータ、Webアプリケーションエンジニアとなります。是非エントリーお願いします。

2023年2月10日(金)11:50 : データウェアハウス構築時のアンチパターンを克服したサクセスストーリー


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尾﨑 勇太(おざき ゆうた)

プログラミング未経験から金融系のSierを3年経て、教育関係のWEBベンチャーを1年、品質管理を3年、キュービック(現在)と業界歴9年目。 結婚・子育てで開発を離れていたが、自社開発をしたいという思いが募り、キュービックに参画。 残される側の立場を複数社で経験し、技術負債の返済と再構築を実施してきたためマイナスからゼロ。ゼロからイチが得意。 現在はDWHの基盤構築をしながら新規プロダクトのデータ分析などを中心に実施。