2022年5月の振り返り
年末に振り返りをする自分のために、5月の振り返りを残しておきます。
dbt Cloud への移行
想定外の移行対象の増加が発生したものの、レビュー体制の変更も行ったため今期中には全ての移行を完了できそうです。
最近の悩みは、Pull Request でどこまで突っ込むかという線引き。
テキストコミュニケーションという点においては、普段の Slack と代わりないものの、そこに指摘も含まれているため、同じような表現を使っていてもどこか攻撃的に捉えられてしまうことがあります。
かと言って、データ基盤を綺麗に保つには細部にもこだわりを持って開発していくべきだと個人的には思っているので見過ごしたくはない。
けど、ちょうど良い塩梅でのテキストコミュニケーションを目指すと、それだけで精神的に疲弊してしまう。
そんな葛藤に日々苛まれています。Pull Request のレビュワー・レビュイーの良い立ち回りがあれば教えてください〜。
Salesforce の活用促進
プロファイルを現状の組織構造に則した形に変更し、不要なCRUD操作をさせないようにしたり、自動プロセスをフローへ移植するために、現行のフローを整理したり、エラー発生時にポストモーテムを残すようにしたりと、未来に向けた下準備をしました。
少し気を抜くと、一気にまた汚くなってしまうため、今の自分のためではなく、未来の誰かのために改修しやすい状態を作っていきます。
4月度の表彰者に選出される
月イチの表彰にて、Value の1つでもある PLAY FOR TEAM を体現しているメンバーとして表彰していただきました。
業務内容的にも調節売上を作るわけではないため目立ちづらいポジションではあるのですが、こうやって表彰していただけると、ちゃんと見てくださっているんだな、という安心感にも繋がりました。
これからも、部署とかチームは関係なく同じ会社で一緒に働くメンバーのために、楽しいと思える仕事を楽しみながらやっていきます。
業務外)Web サイトの開発
趣味プログラミングの一環で、GCPのサービスを用いて Web サイトを開発してみました。
最初は GCE の Container-Optimized OS にデプロイして公開していたのですが、ローカルで開発したあと scp コマンドでリモートにコピーするという運用がダサいというか面倒くさいと感じ、Cloud Build + Cloud Run による自動デプロイに挑戦してみました。
Cloud Build も Cloud Run も、最初は何のためにあるサービスでどう使えばいいか全くわからない状態でしたが、公式リファレンスや Qiita などの情報をひたすら探して1つずつ理解し、最終的には SQL の学習サイトを公開するところまでいきつきました。(まだほとんどページはできてない)
単純に技術的な学びもありつつ、技術に対する苦手意識を克服できたのと、逆に興味関心を強く持てるようにもなりました。
いつ何が役に立つかわからない業界でもあるので、技術の勉強はこれからも継続してやっていきます。(Kubernetes 勉強しないと！)
業務外)Github Actions で SQLFluff の実行
大好きな OSS の1つでもある SQLFluff を使って、Pull Request をトリガーに SQL を整形してみる記事を書きました。
Github Actions はまだ勉強中で完全に理解しきれていない部分はあるのですが、CI/CD の仕組みを入れることで、工数の削減であったり属人化の解消につなげていきたいなぁ、と思ってます。
あとはdbt の schema.yml も整形できるようなので、6月はこちらも Pull Reuest をトリガーにやっていきたい。
業務外)datatech-jp のイベントに登壇
datatech-jp というコミュニティが主催のイベントに、dbt プロジェクトをベースに動かすことができる Lightdash という BI ツールについて発表させていただきました。
発表という経験を積めたこともそうですが、それ以上に他の方の発表を通して Data Vault 2.0 というデータモデリングについて知ることができたのが大きかったです。
この日をきっかけにデータモデリングに対する興味が芽生え、特に Data Vault 2.0 について日々ググりながら情報を集めています。
dbt でも dbtvault というパッケージが提供されており、こちらの入門書も書かせていただきました。ただ、まだ全体の2,3割程度しか仕組みを使えていないため、引き続き情報を集めながら入門書のアップデートをしていきます。
業務外)なぜデータに関わる仕事をしていたいのか？
GW中、ふと思い立ち文字に起こしてみました。
結論、データエンジニアリングもデータアナリティクスも、どっちも好きで楽しみたい！というわがまま的な発想に行き着いたのですが、自分としては結構納得感のある答えでした。
あと、数年前より言語化をできるようになった辺り、自己理解も少しは進んだのかなぁ、と思います。
当たり前や自然という言葉が当てはまる行動や言動に対して、なぜ？をぶつけて言語化してみるのは、中々に面白いし新しい発見もあるので、よかったら挑戦してみてください〜。
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