データ基盤

PythonのETLライブラリ「DLT」を導入してみた話

PythonのETLライブラリ「DLT」を導入してみた話 今回は、BigQuery にデータを取り込む用途で DLTという Python ライブラリを導入してみた経験について軽く紹介します。 導入するまでの経緯 データプラットフォームチームでは、多様なデータを扱っており、さ…

SQLでサービスのイベントログを集計する際のTips

(本記事はGO Inc. Advent Calendar 2025 も兼ねています) こんにちは、AI技術開発部の西川です。 普段は主にタクシーアプリ『GO』の乗務員端末の挙動解析をしています。 今回はSQLでサービスのイベントログを集計する際によく使うTipsとして、ある時点で発…

チームで生成AI勉強会を半年間やってみた話

こんにちは。データプラットフォームグループの牧瀬です。今回は、チームで生成AI勉強会を実施した話を紹介します。 本記事は GO Inc. Advent Calendar 2025 の 13日目の記事です。 どういうチームか / チーム内勉強会 我々のチームはデータプラットフォーム…

Apache Arrow の紹介

タクシーアプリ『GO』のデータエンジニアをしている牧瀬です。 Apache Arrow という OSS を知り、弊社でも活用できる機会があるのではないかと興味を持ちました。本記事では Apache Arrow の概要を紹介します。 概要 Apache Arrow とは、インメモリのカラム…

GCP のコスト分析をするためのデータ整備

タクシーアプリ『GO』、法人向けサービス『GO BUSINESS』、タクシーデリバリーアプリ『GO Dine』の分析基盤を開発運用している伊田です。本記事では GCP のコスト分析をするために実施したデータ整備について紹介します。 この記事は、Mobility Technologies…

分析基盤へのデータ同期を約40倍早くしてみた

タクシーアプリ「GO」、法人向けサービス「GO BUSINESS」、タクシーデリバリーアプリ「GO Dine」の分析基盤を開発運用している伊田です。本番DBから分析基盤への連携処理を改善した事例を紹介します。※ 本記事の対象読者はETLツールを利用している方を対象に…

dbt と Dataform を比較して Dataform を利用することにしました

タクシーアプリ「GO」、法人向けサービス「GO BUSINESS」、タクシーデリバリーアプリ「GO Dine」の分析基盤を開発運用している伊田です。今回、dbt と Dataform を比較して Dataform を利用することにしましたので、導入経緯および Dataform の初期構築を紹…

GitHub Actions で Terraform の CI/CD を構築する

タクシーアプリ「GO」、法人向けサービス「GO BUSINESS」、タクシーデリバリーアプリ「GO Dine」の分析基盤を開発運用している伊田です。GitHub Actions から OIDC トークンを利用し、サービスアカウントキーなしで GCP に認証した上で Terraform の CI/CD …

primeNumber社+Looker社の共同ウェビナーで登壇しました

はじめに 2020/12/08に開催されたprimeNumber社+Looker社の共同ウェビナーで、PDM部の千種とAI部の鳩が登壇しました。 本記事では共同ウェビナーで登壇したスライドを紹介させて頂ければと思います。 登壇資料 Mobility Technologiesのデータ分析基盤・デー…

Looker APIでスケジュール配信を自動リトライ

はじめまして、AI技術開発部分析グループの伊田です。 MoTではタクシー配車アプリのKPIなどを筆頭にBIツール「Looker」でレポートを作成し、Slackに日々配信しています。この時、稀にSlack配信が失敗する場合があります。Lookerにはリトライ機構がないため配…

JapanTaxiで全社BIツールに「Looker」を採用した理由

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 JapanTaxiでは、常に分析基盤の課題を整理し、下記のようにアーキテクチャの見直しを随時行っています。…

Cloud Composer(Airflow)と上手に付き合う

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 JapanTaxiの分析基盤ではワークフローエンジンにCloud Composer(Airflow)を採用しています。この記事では…

分析基盤を Cloud Composer & trocco 構成に刷新しました

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 2019年7月に分析基盤を Cloud Composer & trocco の構成に刷新しましたのでご紹介させて頂きます。 従来…

アプリのダウンロード数収集をGCPで実装してみる

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 なぜこんなことをすることになったか 先日、アプリストアからダウンロード数を取得・集計するスクリプト…

事業の要はデータ活用!タクシーITビジネスを支えるJapanTaxiの分析基盤とは?

※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。 まずはじめに、データ分析チームの仕事ですが、大きく以下の3つになります。特に業務内容自体に変わった…