blog.foresta.meこんにちは、 @kz_morita です。
今回は、『 実践 DataOps 』という本を読んだので感想を書いていきます。
書籍について
『実践 DataOps』という書籍で、翔泳社から発売されています。
以下目次です。
◆Part 1 DataOps序論
・Chapter 1 データサイエンスの問題点
・Chapter 2 データ戦略
◆Part 2 DataOpsの実践に向けて
・Chapter 3 リーンシンキング
・Chapter 4 アジャイルなコラボレーション
・Chapter 5 効果測定とフィードバックの仕組み作り
◆Part 3 さらなるステップ
・Chapter 6 信頼の構築
・Chapter 7 DataOpsへのDevOpsの適用
・Chapter 8 DataOps実現のための組織作り
◆Part 4 セルフサービス型組織
・Chapter 9 DataOpsで用いるテクノロジー
・Chapter 10 DataOpsの導入手順
感想など
この書籍では、データを利用したプロダクトを開発する際にどのように DataOps を実現していけばよいかという点について網羅的にかかれていました。
たとえば、データプロダクトを作る際にどのようにデータを取り扱っていけばよいかについて書かれています。 既存のツールなども紹介されていましたが、それだけではなく、チーム間でどのようにコラボレーションしていけばよいかという観点やまず何から始めていけばよいかという点が書かれていたのが参考になりました。
書籍の中で、 DataOps マニフェストが紹介されています。
データサイエンス、データエンジニアリング、データ管理、ビッグデータ、ビジネスインテリジェンスなどと呼ばれるものを問わず、当社は分析において以下のようなことを重視するようになりました。
- プロセスとツールよりも個人と人との関わり
- 包括的なドキュメンテーションよりも実用的な分析
- 契約交渉よりも顧客とのコラボレーション
- 大規模な先行設計よりも実験、関わり、およびフィードバック
- サイロ化された責任よりも業務の機能横断的な所有権
これに加え 18 の原則が紹介されていてこのあたりは、日々意識していきたいと思います。
最近は、生成 AI を活用してデータプロダクトを開発するケースも増えてきていて、そうなったときにどのようなデータ基盤があればよいのか。このような観点でデータの戦略をどう立てていくかという話に非常に役立ちそうな書籍だと思います。
実践でデータエンジニアリングやっている自分にとってかなり学びが多い本でした。