ID:83519さん

# プロジェクト経験概要 社内規定の新設に伴い、個人情報保護法（改正個情法）への対応として、BigQuery上のデータレイヤー全体をリアーキテクチャ。個人情報の分類基準、仮名加工処理の実装方針、アクセス制御の設計を主導し、実装フェーズへの移行まで推進した。 # チーム情報 - 自身：データ基盤エンジニア兼プロジェクトマネージャ（設計・調整の主担当） - 関連部署：コンプライアンス部・法務部・IT部（各部署の担当者と個別調整） - 期間：3ヶ月以内 # 開発・実装内容A：個人情報分類基準の策定とBigQueryデータセット設計 【概要】 個人情報・仮名加工情報などの情報重要度区分に対応したBigQueryのデータセット構造やポリシーを設計。 【課題・問題点】 既存のデータレイヤーでは個人情報と非個人情報が同一データセットに混在しており、保護が必要なデータの特定・管理が困難な状態だった。また、法務・コンプライアンス部との共通認識がなく、どのデータが規制対象になるかの判断基準も曖昧だった。 【打ち手・使用した技術】 自身が主導して個人情報の分類定義ドキュメントを作成し、法務・コンプライアンス部と合意形成。その分類に基づき、BigQueryのデータセットをレイヤー（生データ・仮名加工済み）と個人情報区分の2軸で再設計した。この設計により、データセット単位でのアクセス制御が可能な構造とした。

# プロジェクト経験概要 Dataformのワークフローを複数環境・複数バージョンで管理するためのリリースアプリケーションをPythonで開発。GitLabのタグをトリガーにバージョン管理とデプロイを自動化し、手動リリース作業の属人化を解消した。 # チーム情報 - 自身：データエンジニア（設計・実装・ドキュメント整備の主担当） - チームメンバー：複数名（運用引き継ぎ対象） - 期間：3ヶ月以内 # 開発・実装内容A：リリースアプリケーションの設計・実装 【概要】 GitLabタグをトリガーに、対象環境・バージョンに応じたDataformワークフローを自動デプロイするPythonアプリケーションを自身が主担当として開発。 【課題・問題点】 複数環境（開発・ステージング・本番）に複数バージョンのワークフローが混在しており、どの環境にどのバージョンをデプロイするかの判断とオペレーションが手動・属人的になっていた。デプロイミスのリスクと運用負荷が問題だった。 【打ち手・使用した技術】 GitLabのタグ命名規則（例：`v1.2.0-prod`）からデプロイ先環境とバージョンを解析するロジックをPythonで実装。Dataform APIを呼び出してワークフローのコンパイル設定を環境変数ごとに切り替え、対象環境へデプロイする仕組みを構築した。GitLab CI/CDのパイプラインに組み込み、タグpushをトリガーに自動実行される形とした。 # 開発・実装内容B：ドキュメント整備と運用引き継ぎ 【概要】 設計思想・操作手順・トラブルシューティングのドキュメントを整備し、自身以外のメンバーが運用できる体制を構築。 【課題・問題点】 リリース手順が実装者にしか把握できておらず、障害時やリリース作業の担当交代時に対応できるメンバーが限られていた。 【打ち手・使用した技術】 アーキテクチャ概要・タグ命名規則・環境追加手順・失敗時のリトライ方法をドキュメント化した。メンバーへのレビュー依頼を通じて実際の運用者視点のフィードバックを反映し、ドキュメント完成後に運用引き継ぎを実施した。