Yasuhisa Yoshida
About
В настоящее время я работаю инженером данных в стартапе под названием 10X. В частности, я работаю с BigQuery, чтобы предоставлять витрины данных для бизнес-пользователей. До использования dbt запросы для создания витрин данных были чрезмерно сложными и длинными, что приводило к низкому качеству данных. С помощью dbt мы улучшили наш процесс, разбив запросы на управляемые части, визуализируя происхождение данных и обеспечивая легкое создание тестов. Я активно участвую в сообществе dbt и делюсь нашими идеями по использованию dbt в #local-tokyo. В частности, я поделился нашим опытом эффективного управления метаданными с использованием dbt-osmosis и визуализации качества данных с помощью elementary.
Когда вы присоединились к сообществу dbt и как это повлияло на вашу карьеру?
Я присоединился к Slack dbt в конце 2021 года. Я часто слежу за Slack dbt, потому что он предлагает идеи по dbt, которые я не мог бы получить самостоятельно.
Мне также нравится представлять результаты моей компании на Tokyo dbt Meetup и получать отзывы от участников сообщества dbt за пределами моей компании. Участие в сообществе dbt часто вызывает идеи о том, как улучшить инфраструктуру данных моей компании.
С каким лидером сообщества dbt вы себя идентифицируете? Как вы планируете развивать свое лидерство в сообществе dbt?
Хотя dbt уже является широко используемым инструментом, он все еще молод и активно развивается. Поэтому иногда могут возникать небольшие ошибки, или вы можете не понимать, как его использовать.
В таких случаях вы можете задать вопросы в Slack dbt или отправить запрос на GitHub. Эти действия могут привести к прямому решению проблемы и часто помогают другим участникам сообщества, которые сталкиваются с аналогичными проблемами — вы не одиноки! Мне много раз помогали, когда я видел такие вопросы от других в Slack dbt и на GitHub.
Конечно, отвечать на вопросы и отправлять pull-запросы на GitHub — это тоже о тличный способ внести вклад в сообщество. Однако начинать с небольших вкладов вполне нормально. Я хотел бы продолжать заниматься такими видами деятельности, чтобы сделать сообщество более активным.
Чему вы научились у участников сообщества? Чему вы надеетесь, что другие смогут научиться у вас?
dbt широко используется различными типами бизнеса, от стартапов, нуждающихся в быстром развитии, до предприятий, требующих высокого качества данных. Различные этапы бизнеса и отрасли имеют разнообразные требования к данным.
В сообществе dbt участники активно делятся лучшими практиками и уроками из неудач, помогая адаптировать dbt к потребностям вашей компании. Наблюдая за многими такими случаями использования, мы научились предоставлять ценность бизнес-пользователям через многомерное моделирование и инструменты, такие как AutomateDV.
Я уверен, что вы можете найти случаи использования в Slack dbt, которые соответствуют бизнес-потребностям вашей компании, и я призываю вас делиться практиками и идеями, которые вы получаете, используя эти инструменты, с сообществом.
Есть ли что-то еще интересное, что вы хотите нам рассказать?
dbt и окружающая экосистема — мощные союзники для инженеров данных и аналитиков. Давайте работать вместе как члены сообщества dbt, чтобы еще больше улучшить эти инструменты и построить лучший мир!