日常の仕事をするためSublime Text

こんにちは、株式会社FLINTERSでFlinters Data Hubのプロジェクトマネージャー・プロダクトオーナー（以下PM・PO）をやっているTungです。この記事はFLINTERS設立10周年ブログリレーの88日目の記事になります。今回は通常の仕事をするため、よく使っているSublime Text を紹介したいと思います。

はじめに

私の日常業務では、主にMeta、Googleなどのメディアから取得した生データファイルと頻繁に作業することがあります。これらの生データファイルの特徴は：

それぞれのメディアの生データファイルは、それぞれのファイル構造を持っており、同じメディア内でも複数種類のデータがある。
1つの生データファイルには非常に多くの情報が含まれており、手作業で迅速に情報を抽出することはできない。

以下は、ランダムに作成された多くのオブジェクトを含むJSONファイルの例

[
  {
    "account_id": "85be60dd15b06758",
    "account_name": "Non reprehenderit est aute do eu exercitation et.",
    "isActive": false,
    "balance": "$2,860.89"
  },
  {
    "account_id": "63aa1161a90a0501",
    "account_name": "Ut culpa mollit exercitation quis exercitation nostrud ut sunt quis fugiat cupidatat nisi ipsum quis.",
    "isActive": false,
    "balance": "$3,653.88"
  },
  {
    "account_id": "70a94aee3f2461a2",
    "account_name": "Dolore commodo id deserunt quis ad esse ut irure ea minim.",
    "isActive": true,
    "balance": "$2,794.52"
  },
  {
    "account_id": "4627a8e0e113f8c1",
    "account_name": "Ea proident nisi velit irure id adipisicing nisi ipsum sint irure ipsum.",
    "isActive": true,
    "balance": "$2,403.56"
  }
]

課題

大規模データ処理システムがあったとしても、いくつかの場合では、エンジニアでないPOが迅速に調査または集約する必要があります。例えば以降の例記述 - メディアが未処理の新しいタイプのデータを生成する場合 - 異常が発生した場合、生のファイルから一括でデータを抽出して迅速に調査する必要がある場合 - 次の処理フェーズのinput情報を生成するために、一括でデータを処理する必要がある場合

具体的には以下のことを行なっています