People Modern Data Stack '22

この記事は、Money Forward Engineering 2 Advent Calendar 2022 2日目の投稿です。

  • はじめに
  • Data Source Management 🧹
    • 部署と職種の粒度を再定義
    • 求人 - 部署 - 職種の辞書データを作成&維持管理
    • ATSデータ品質をdbtでモニタリング
  • Extract & Load 🚛
    • GitHub Actionsフル活用
    • Workload Identity連携
    • 毎朝dbt source freshness
  • Transformation 🍳
    • ワイドテーブルを採用
    • macroで表記揺れ管理
    • 3層モデル
  • Use 🍱
    • スプシ/BI
    • 権限付与もdbtに任せる
  • Development 💻
    • elementaryとPiperider
    • Docs類はGAE
    • GitHubと社内Wikiを同期
    • 品質モニタリング用テーブルを用意
    • dbt-osmosisでYAML自動管理
    • dbt-osmosisのイケてるIDE
    • Exposuresの利用
  • おしまい
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人事領域のアナリティクスエンジニア向け情報

タイトル通りの簡易まとめ情報

 

鉄板ネタ

  1. 基本
    People Analytics | GitLab
  2. 人事データモデル開発
     a. BambooHR (給与計算、福利厚生、基本的な人事レポートを作成するための人事システム): transform/snowflake-dbt/models/legacy/bamboohr · master · GitLab Data / GitLab Data Team · GitLab

    b. Greenhouse (採用): transform/snowflake-dbt/models/legacy/greenhouse · master · GitLab Data / GitLab Data Team · GitLab

    c. パフォーマンスサーベイ:
    ⅰ. 従業員満足度
    ⅱ. 生産性
    ⅲ. 採用プロセス

アクション例

  1. KPIを設定し、毎月モニタリングする
    KPIs | GitLab
  2. 四半期ごとに、HRBPが注目している分野のトレンドと自身の洞察を提供する
    （例）従業員満足度の変動、チームリーダーとメンバーの比率、チームリーダーの在籍期間など
  3. コラボレーションとバーンアウトを理解するためにワークプレイス分析を行う（git issues/commitsのようなデータでも代替可能）
    Collaborative Overload

参考情報

 

Airbyte + dbt クイックハンズオン on GCP

  • 記事の概要
  • 両プロダクトの好きなところ(主観)
  • 最低限必要なリソース
  • GCPプロジェクト作成
  • サービスアカウント作成
  • Airbyteのインストール
  • Airbyte の転送設定
  • 実行(標準搭載のdbtモデルのみ)
  • 実行(カスタム dbt モデルを追加)
  • おまけ

記事の概要

Airbyte と dbt を組み合わせるとどんな挙動をするのか、超高速で感触を掴んでみましょう。

続きを読む