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dbt Labs主催のdbt Meetupシリーズ

🌎 会場：対面とオンラインの両方で行われます。
会場所在地：東京都港区虎ノ門2-10-1 虎ノ門ツインビルディング東館12階 DATUM STUDIO
主催者：アンドリュー・エスケイ（プロダクト担当シニアデータアナリスト）、アマダ・エチェベリア（コミュニティ担当）

参加するには、健康と安全に関するポリシーと参加規約をお読みください: https://www.getdbt.com/legal/health-and-safety-policy

当日の予定：
19:00〜19:40 dbt Labs社のアンドリュー・エスケイ氏によるトーク
19:40〜20:00 質疑応答
20:00〜21:00 懇親会（オフラインのみ）

プレゼンテーションの概要：
dbt Labs on dbtシリーズでは、dbt Labsが自社製品をいかに活用しているかの舞台裏をご紹介します。今回は、dbt Labsの社内データチームが最初のdbtプロジェクトをどのように管理しているかを、dbt Labsのシニアデータアナリストであるアンドリュー・エスケイがお見せします！

プレゼンテーションの詳細：「インクリメンタルモデルアップグレード」このセッションでは、dbt Labsのプロダクト担当シニアデータアナリストであるアンドリューが、dbtプロジェクト管理用に社内で構築した最初のツールについて説明します。dbt Labsの内部dbtプロジェクトは、2016年11月に開始されました。2020年以前（前半の4年間）は、約11人のコントリビューターがdbtプロジェクトに携わっていました。2020年以降（後半の4年間）、現在では総勢約92名のコントリビューターがプロジェクトに参加しています！プロジェクトが成長するにつれ、複雑さも増してきました。最大の課題のひとつは、無限に指数関数的に成長するデータモデル（jk）の管理でした。dbtの当初の解決策はインクリメンタルモデルでしたが、それでは解決できない場合はどうなるのでしょうか？古くて大規模なインクリメンタルモデルを管理する際に陥りがちな、厄介な状況について説明します。アンドリューは、このような規模の問題に対処するために、インクリメンタルモデルで再構築する履歴データの量をより細かく調整できるようにする、インクリメンタルモデルのマテリアライゼーションの強化についても実演します。

アンドリュー・エスケイ氏の略歴：データ実務家として7年間、データエンジニアリング、アナリティクス・エンジニアリング、データ分析、データサイエンスに携わる。最近、アナリティクス・エンジニアリングからデータ分析に軸足を戻す。現在、以下の2つの重要な分野に取り組んでいる： 1）複雑で大規模なデータ問題に対処する方法を学ぶ、2）複雑な組織的問題の統合と単純化の促進にデータがどのように役立つかを学ぶ。仕事以外では、多くのリアリティ番組を見たり、対戦型オンラインゲームをプレイしたり、写真、メカニカルキーボード、オーディオ機器などにこだわったりしている。

オフラインイベントではdbt Labsの支援で簡単な軽食と飲み物の提供を予定しています。

個人情報の取扱：
本フォームにてお預かりした個人情報は、以下の目的で共同利用させていただきます。イベント会場となるDATUM STUDIO株式会社オフィス（虎ノ門ツインビルディング）への来訪者管理のため共同利用する個人情報項目は以下の通りです。

・氏名
・メールアドレス
・所属企業名

共同利用する者の範囲
・Tokyo dbt Meetup運営
・DATUM STUDIO株式会社

共同利用の責任者
Tokyo dbt Meetup運営
代表者：瀧本晋也

DATUM STUDIO株式会社のプライバシーポリシー：https://datumstudio.jp/privacy-policy/
代表者：武智壮平
所在地：東京都港区虎ノ門2-10-1　虎ノ門ツインビルディング東棟12階

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➡️ dbt Slack コミュニティに参加: https://www.getdbt.com/community/
🤝Meetupを存分にお楽しみいただくため、dbt Slack (https://slack.getdbt.com/)の#local-tokyo チャンネルにご参加ください。
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dbtはデータ変換の標準であり、世界中で30,000以上の組織で利用されています。モジュール化、バージョン管理、テスト、ドキュメンテーションなどのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを採用することで、dbtのアナリティクスエンジニアリングワークフローは、より効率的な作業と組織全体が信頼できるデータ作成を支援します。詳細: https://www.getdbt.com/