ミイダス株式会社
メタデータ整備・データカタログ作成
テーブル定義や ER 図が散らばっていて、データを出すたびに調査から始まる状態でした。メタデータを整備し、1 箇所から引けるデータカタログを作りました。
主軸データエンジニアリングデータ基盤構築データカタログ・メタデータ管理Webアプリケーション開発業務プロセス改善・自動化
- 所属
- ミイダス株式会社
- 期間
- 2025年7月 〜 現在
- 発端
- 発案
- 担当範囲
- 提案〜構築〜運用を単独
- 相手
- 自チーム
- 変化
- 定義・ER 図が散在し都度調査 → 自動生成されたカタログを 1 箇所で引ける
- 規模
- テーブル定義 2,656 件（2026 年 7 月時点）/ 複数 DB・スキーマ
やったこと
データカタログの基盤を提案し、構築しました。データを取り出すたびに発生していた調査の手間を減らしています。
テーブルとカラムの定義を自動で集めて公開する仕組みを運用しています。
土台にしている OSS（tbls）のバグ調査や改善提案を、Issue や Pull Request として送っています。
これから
自動で集めた定義に、業務上の意味づけを足していきます。よく聞かれるデータから始めます。
テーブル同士の依存関係とリネージをカタログに取り込みます。
何を書き、何を書かないかの方針を決めます。
工夫
tbls と Docusaurus を組み合わせ、DB から自動で集めた定義がそのままカタログとして公開される形にしました。
複数の DB・スキーマへの対応、マスキング情報の差し込み、サイドバー定義の生成など、運用で毎回必要になる作業をスクリプトにまとめています。
関連
執筆
2026年4月12日
技術書典 20 - MIIDAS Tech LOG #1 - ミイダス株式会社
第7章「tbls と Docusaurus で始める社内データカタログ」
利用ツール
- 言語
- JavaScript / TypeScript / Python / Go
- フレームワーク・ライブラリ
- Node.js / React
- クラウド・インフラ
- Docker
- ツール
- tbls / Docusaurus