金澤 岳

優れたSaaSプロダクトを提供している企業には必ず優秀なCS(カスタマーサクセス)組織が存在します。私は特にデジタルマーケティングやデータエンジニアリングに関するSaaSプロダクトを利用していますが、各サービスのCS担当者のエンジニアリング能力の高さはもちろん、迅速かつ丁寧な対応には感動を覚えるほどです。 「カスタマーサクセス」と聞いてピンとこない人はぜひ利用しているSaaSプロダクトのCS担当と直接やりとりしてみると、その役割や価値の重要性を感じることができると思います。

一部の独占業務を有した資格を除き、資格取得自体に意味がないのはその通りだが、その一方で継続的に自己研鑽を続けるモチベーションの維持のために関連分野の資格取得をすることはあっても良いと思う。とは言え資格取得の学習をすると本来学習すべき内容から逸れてしまうことが多々あるので、個人的には学習をする上ではできるかぎり資格は取らない方向で進めたほうが、結果として学びの質は高くなると考えています。

グリストラップの話は衝撃的でした･･･現実的には今回のようなケースについて、直接組織や行政に訴えかけても基本的には無視されます。あと組織の内部監査は基本的には正常に機能しないです(理由は内部監査やってるひとならわかるでしょう･･･) あとは一般的な組織、特に飲食・サービス業でまともに衛生管理をしているほうが珍しいし、保健所もそれを知ったうえで対応しているのでしょう。(それでも海外よりはだいぶマシですが･･･) 組織内における異常な衛生状態はもちろんですが、実質的には犯罪行為ですら警察に通報しても、現実的ではないエビデンスを求められて結局は泣き寝入りするハメになるのが今の世の中の実情です。その点で(良いか悪いかは別として)SNSで世の中が無視できないレベルまで拡散させるのが唯一、組織や行政に行動を促すきっかけを作るための数少ない方法ではないでしょうか。 あと、告発者側を非難する人は恐らく経営やバックオフィス側に近い人の立場なのかと想像します。まあそのような立場からすると、いかに面倒ごとをもみ消して全てを現場に擦り付けたいのは気持ちとしては分からなくはありませんが･･･でもNewsPicks上でそのような視点の発言をするのはおススメしません(特に社名を出している方はなおさらです)

記事の中で説明されてるように、Google Cloudなどのドキュメントには様々なサンプルコードがあり、私もよくこれらのコードをコピーして少しだけ手直しして使ったりします。50行程度のコードが理解できれば、あとはGCPやAWS、各種SaaSのAPIを使えば、それだけで十分な業務効率化が可能です。

Udemyはほんと痒い所に手が届くというか、今悩んでいることを解決するための講座がピンポイントで見つかったりします。自身の専門分野はもちろん、専門ではないけどちょっと興味がある内容についても、まずはUdemyで学んでみて、そこから書籍などで深く学んでいくと、より理解が深まります。

AIブームが起きた少し後に、結局はデータ分析基盤やデータパイプラインがきちんと運用できていなければデータをちゃんと活用できないということが認知され、最近では主にデータパイプラインの構築や運用をメインとしたデータエンジニアの需要が急激に伸びています。 データエンジニアに必要なスキルの一つとしてSQLがよく取り上げられ、特にBigQueryやSnowflakeなどのDWHはもちろん、dbtのようなELTツール(ETLではない)を使う上でもSQLは必須となります。つまり、これからデータに関する仕事をする上ではSQLは避けては通れないスキルとなります。 とは言え、SQLは一般的なプログラミング言語とは違い、かなり簡単に身につけることができるので、積極的に挑戦してみることによって、キャリアにおける選択肢が一気に増えるかと思います！

言い回しとかもう少し気を付けたほうが良いとかはあるが、そこまで炎上するようなツイートではない気がする。ただ、Twitterとか特にちょっとしたことでいちいち騒ぐ人がいるのは事実なので、企業名を出してのTwitter運用は投稿前に社内でちゃんとチェックするくらいの仕組みは必要かなと思う。

クラウドサービスのシェアとしてはGoogle Cloudはそこまで高くはないものの、AIやIoT等のデータエンジニアリングがメインとなるサービスについてはやはりBigQueryが強く、またアプリケーションのモダナイゼーション等、コンテナベースでのアプリケーション開発が一般化している昨今、k8sのマネージドサービスとしてGKEを利用する会社が多い印象。Google Cloudの収益はまだまだ伸びるのではないかと思う。

英語にしても情報にしても、そもそも受験科目に向いてない気がするのだが、、まあ競プロみたいな感じなら採点は楽かもしれないが、、今の流れだと、本質からずれた試験問題を作りかねないな、、

？？ディスクなんて頻繁に故障するし、1〜2枚程度壊れて止まる金融システムなんて普通存在しないわけで。。どこかの記事でフェールオーバーの失敗(ノウハウ自体がない)と書いてあったが、おそらくこちらがシステムが止まった原因かと思う。ただ、これが本当だとすると組織的にかなり破綻している状態だと思うが。。 ちなみに金融系のシステムではWebアプリケーションサーバ、TPモニタ、HAクラスタ、DBMS等を始めとした様々なミドルウェアが連携して動いており、通常のハード障害時には自動でフェールオーバーし、もし自動で切り替わらなかった場合は、各ミドルウェアを手動で切り替える必要がある。そのため、金融システムの運用にはミドルウェア担当だけでもかなり多くの人数が必要となる。もしかしたら運用フェーズに移行するさいに、このあたりのノウハウがうまく引き継げてなかったのではないかと思っている。

ついつい、「きたぞ　きたぞ！と言いたくなるw switchやsteamで購入するほどではないが、スマホでなら気軽にできて良いと思う。

知らないことが結構あり、とても勉強になりました。ちなみにデータソース自体がある程度固定化されている場合については、データをBigQuery等のDWHに連携するデータパイプラインを構築した上で、アドホックな分析はSQLで、定型的なレポーティングはデータポータル等使う形のほうが作業工数は大幅に削減できると感じます。