#analytics

What surprised me most was how aggressively the piece insists on restraint. That’s not a bad instinct. In fact, it’s the part I trust most. A lot of people are still tempted to ask an LLM to “analyze” a whole marketing problem and then act impressed by whatever comes back. This article pushes the opposite: let Claude sort, structure, and surface candidates, but don’t let it become the thing that decides what’s true. That sounds obvious, but it’s actually the useful bit. CRO work is full of messy

UKのデジタル銀行 Monzo が、100以上のチームと12,000超のdbt modelsを支えるデータ基盤を再設計した “data mesh” を少し柔らかく運用したような「meshy」アプローチを採用 データの共有ルールを明確にし、CI（継続的インテグレーション）で自動チェックすることで品質を担保 その結果、warehouse cost を約40%削減し、データの到達速度を約25%改善した まだ移行は道半ばだが、分散開発とガバナンスの両立に手応えが出ている InfoQが取り上げたのは、UKのデジタル銀行 Monzo が進めているデータ基盤の再設計です。 ひとことで言うと、「たくさんのチームが自由に動けるようにしつつ、データの品質とコストはちゃんと管理する」という、なかなか欲張りな挑戦です。 しかも規模がすごい。Monzoでは100以上の独立したチームが、12,000を超える dbt models を扱っています。 dbt model というのは、ざっくり言えば SQLで書かれたデータ変換の部品 です。生のデータを、分析しやすい形に変えるための“加工