Devinを活用したデータパイプライン構築の自動化事例

ツール導入前の課題

データチームへの対応依頼が多すぎるため、本業に集中できていない状況が常態化していました。 特にRDSのテーブルをデータ基盤に連携してほしいという依頼が多いが、必要なデータパイプラインの構築をモジュール化しても使えるようになるまでに半日以上の工数を費やしているため、依頼者にとってもリードタイムも長く、不健康な状態になりやすくなっていました。

どのような状態を目指していた

これまで実施していた手動のOpsをDevinに依頼をしてもらうことで、本来集中すべきことに向き合える状態を目指していました。

導入当時の比較はありません。

2ヶ月間のPoC期間で全社的にかなり活用ができることが実証できたため、それらの成果が決め手になりました。

https://zenn.dev/dely_jp/articles/ddcdf550cd501f

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

依頼の向き先がデータエンジニアからDevinになったことと、データエンジニアは既存のデータパイプラインのモジュールを利用しているPRをチェックするだけになったので、対応工数がほぼかからなくなりました。

どのような成果が得られたか

メンバーが必要なタイミングで自律的にデータパイプラインの構築をDevinにお願いするだけでよくなったので、より必要なタイミング、早いタイミングでデータを提供できるようようになりました。

また、Playbookに必要な対応はすべて明記されていることや、複数のリポジトリも横断的に操作することができるため、Slackに必要なテーブル名の連携をお願いというだけでデータパイプラインの構築が完全自動化されている体験はこれまでではなし得ない成果でした。

詳しくは、以下のブログにまとめております。 https://zenn.dev/dely_jp/articles/ai-dataops-devin-playbook-automation

特にありません。むしろ使いたいメンバーに対してACUが足りなくなるくらいにはかなり利用が闊達であった認識です。

ある程度人間のOpsが自動化されているものや、共通化されているようなOpsはかなりDevinとの相性が良いと思っています