てくすた

ピクスタ株式会社のエンジニア・デザイナーがつづるよもやまテクニカルブログです

Redash導入とSQL勉強会の取り組みが雑誌に紹介されました!

ピクスタ開発部の星 直史 です。コンビニで商品を選ぶ時は、カロリーや値段ではなく、成分表を見て食べるものを選んでいます。

Software Design 2017年11月号に、データ可視化ツールRedash*1をピクスタに導入するまでの比較検討と、Redash導入後に社内で開催したSQL勉強会についての記事を寄稿しました。
記事のタイトルは「Redash+SQL勉強会で業務改善!エンジニア任せにしないデータ分析の基盤作り」です。

gihyo.jp

寄稿記事概要

ピクスタでは下記問題の改善をすべく、Redashを導入しました。

  • エンジニアがデータ抽出依頼対応に割く工数が増える
  • データ抽出完了待ちが発生する
  • 機械的にできることを手作業で行ってしまう

また、Redash導入後はディレクターや営業メンバーでもSQLを扱えるように、非エンジニア向けのSQL勉強会を実施しました。

Redash導入

記事の前半では、Redashが提供する機能や、Redash導入にあたり他の可視化ツールと比較検討した内容をまとめました。

  • 導入と撤退の容易性
  • コスト*2
  • サポート体制
  • Supersetとの機能差分と、Redashでできることの紹介

SQL勉強会

当初「DBからのデータ抽出はエンジニアしかできない><」という状態だったディレクターや営業メンバーが、「自分でクエリを組み立てて定期実行しましょう!」というレベルになるまでの取り組みについて書きました。

あるメンバーはSQLを覚えた後、Redashのダッシュボードや定期実行機能を使用して、これまで週2時間かけて作業していた週報が、Redashの導入によりほぼ自動で作成されるようになり、大幅な業務改善となりました。
また、エンジニアが行うデータ抽出の件数も減少し、エンジニアの工数削減にもつながりました。

SQL勉強会の取り組みについては、以前てくすた記事にもまとめているので、あわせてご覧いただけると幸いです。

texta.pixta.jp

今回寄稿した記事では、Redash導入から非エンジニアもSQLやRedashを扱えるまでの取り組みの全容を紹介していますので、前述の問題を抱えた組織や開発チームにとっての足がかりになるのではないでしょうか。

発売日

2017年10月18日(水)発売です!

ピクスタの開発部は、プロダクトの改善や開発環境の改善はもちろんですが、他部署の業務改善についても貢献をしています。
これは、部分最適ではなく全体最適を考えることを推奨しているためです。
開発部署内外問わず、より良い組織に向けて改善を続けるエンジニア達と一緒に働きませんか?

*1:https://redash.io/

*2:金銭的な意味でのコスト