はじめに弊社では M&A によるグループ会社の増加に伴い、取り扱うデータや組織が急拡大しています。それに伴い、データ基盤においても「複数のグループ会社（プロジェクト）のデータをどう管理するか」という課題に直面しました。当初は単一の dbt プロジェクトで全社のデータを管理していましたが、以下の限界が見えてきました。権限管理の複雑化: グループ会社ごとに閲覧できるデータを制御したいが、1 つのプロジェクトだと設定が煩雑になる。障害影響範囲（Blast Radius）の拡大リスク: 将来的にグループ会社数が増えた際、1 つの設定ミスが全グループ会社のパイプライン...

dbt Core でもマルチプロジェクト！dbt-loom × Databricks で実現するグループ横断データ基盤

はじめに前提知識: この記事は Claude Code の基本的な使い方と GitHub Projects でのタスク管理経験がある方を対象としています。Claude Code 初心者の方は、まず公式ドキュメントで基本操作を確認することをおすすめします。スクラム開発で GitHub Projects を使ってタスク管理をしているチームは多いと思います。私たちのチームでも、スプリント計画やタスク進捗管理に GitHub Projects を活用していました。しかし、運用していく中でいくつかの課題が浮き彫りになってきました：メンバーによってタスクの記載方法にバラツキがある...

Claude CodeでGitHub Projectsのタスク作成をほぼ自動化した話

概要MacBook Air (M3) を入手したので、せっかくだしMacでどれくらいローカルLLMが動くのか気になって色々試してみました。Ollamaのセットアップから、いくつかのモデルを動かしてみた感想をまとめています。今回は「モデルごとの推論精度や応答内容の比較」ではなく、「MacBook Air (M3) でどの程度のパラメータ数のモデルが動作するか」に着目しています。どこまで大きなモデルが動くのか、実際に試してみた記録です。 きっかけ・やってみた理由これまでずっとWindowsを使ってきましたが、最近業務上の理由でMacが必要になりました。せっかく新しい環境になった...

MacBook Air(M3) でローカルLLMを試してみる

背景私たちのチームでは、Lookerで作成したダッシュボードを、Lookerアカウントを持たない多くのユーザーにも定期的に共有する必要がありました。これらのダッシュボードには、各ユーザーにとって重要な特定のフィルタリングが適用されている必要がありました。 問題点対象ユーザーが非常に多かったため、Lookerの標準機能であるスケジュール設定を手動で一人ひとりに行うのは、現実的ではありませんでした。設定ミスや漏れの可能性も高く、運用負荷の増大が懸念されました。 実施概要この問題を解決するために、以下の手順でLookerダッシュボードのメール自動配信システムを構築しました。...

kazushi

dbt Core でもマルチプロジェクト！dbt-loom × Databricks で実現するグループ横断データ基盤

Claude CodeでGitHub Projectsのタスク作成をほぼ自動化した話

MacBook Air(M3) でローカルLLMを試してみる

Looker API を使用してダッシュボード配信