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M&A戦略を支えるデータマネジメント (MIDAS Tech Study #16 GENDA Komiyama)
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kommy
April 26, 2024
Technology
1
180
M&A戦略を支えるデータマネジメント (MIDAS Tech Study #16 GENDA Komiyama)
こちらのイベントの登壇資料
https://midastech.connpass.com/event/309991/
kommy
April 26, 2024
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Transcript
M&A戦略を支える データマネジメント 2024/04/25 GENDA 小宮山紘平 1
2 自己紹介 小宮山 紘平 / こみぃ / kohei komiyama X(Twitter):
@kommy_jp Facebook: kohei.komiyama Blog: https://zenn.dev/kommy339 著書: https://amzn.to/3PuM5S0 担当 データに関してなんでもやる 最近はデータ以外でもなんでも やってる データチームマネージャー 所属 株式会社GENDA マジック・ザ・ギャザリング 筋トレ 脱出ゲーム 趣味
© GENDA Inc. 世界中の 人々の人生を より楽しく Aspiration 人が人らしく生きるために「 楽しさ」は不可欠と考え、 私たちは「世界中の人々の人生をより楽しく
」という Aspiration(アスピレーション=大志)を掲げています。
© GENDA Inc. GENDAグループ概観
© GENDA Inc. 各社の開発支援 GENDAテックメンバー 正社員 + 業務委託 正社員 +
業務委託 正社員 + 業務委託 正社員 + 業務委託 純粋持株会社のGENDAにテックメンバーが所属 各社に所属しないことで横断的に開発可能な状態にする 技術スタック・ツール統一を推進 テクノロジー組織概要 etc. 正社員 + 業務委託 プロダクト開発部 プロダクトマーケティング部 IT戦略部
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 6
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 7
• 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい
8 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると?
• 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい
9 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると? とてもチャレンジング!!!
• 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい
10 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると? とてもチャレンジング!!! こういう展開でこそ 俺は燃えるやつだったはずだ・・・!!
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 11
• 各グループ会社ごとにデータ基盤を構築 • 各種データソース -> Snowflake -> dbt -> BIツール
or ReverseETL • BIツール ◦ Redash ◦ 各グループ会社の既存のBIツール • データ・アプリケーション ◦ Streamlit ◦ 手の込んだ開発を行ったツール • MWAA • Git 12 GENDAのデータ基盤
13 例:GENDA GiGO Entertainmentのデータ基盤 データの一次加工 データ分析作業 MLなどで利用 フロー管理 IaC 運用ツール
データ・アプリケーション
• グループ会社ごとに分けているのはセキュリティ等の事情 • データ基盤は横展開を意識してシンプルな設計思想 ◦ とにかく一回Snowflakeに集めてdbtで加工してから使う • フローはMWAAで管理してGitでバージョン管理 ◦ 横展開できる
• BIツールはRedashを提供しつつ既存のツールと両立 ◦ 各社の既存の運用を尊重 • 運用に最適化されたツールを独自に開発 ◦ Streamlit or 手の込んだ開発 ◦ この次の章のお話 14 GENDAのデータ基盤がこうなっている理由
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 15
• データエンジニア ◦ データ基盤を構築する ◦ ReverseETLや運用ツールの開発 • データマネージャー ◦ データの品質と正しく使われることを担保する
◦ データマートの作成 ◦ ダッシュボードの作成 • データサイエンティスト ◦ データサイエンス全般を担当 16 データチームの3つの役割
• データの品質及び正しく使われることを担保する役割 ◦ 上記を達成するための基盤と体制を整備する ◦ ビジネス職と相談してデータマートやダッシュボードの作成 を行う • データエンジニアやデータサイエンティストとは違う能力が求め られる
◦ 兼任で行うにはあまりにも大変なので専門分化させるべき 17 特徴① データマネジメント担当の設置
• 事業ごとにまちまちなデータ事情を柔軟に吸収して横展開できる 18 特徴② シンプルな基盤設計にする データの一次加工 各社の事情に 合わせて活用 各社の事情に 合わせたパイプライン
ここだけ共通化
• データにまつわる事情は各グループ会社でまちまち • まずは信頼関係を築く必要がある ◦ データ活用は徳 19 特徴③ 徹底的なヒアリングから始める
• データは使われないと意味がない ◦ BIツールとデータマートを提供するだけでは使われない • 想定通りに使ってくれないとむしろリスクになるケースも • じゃあ運用チームが望むそのものを作りましょうという発想 ◦ 最初は手の込んだ開発をしてGiGO
NAVIを作った ◦ 最近はStreamlitでデータチーム単独で開発している 20 特徴④ データ・アプリケーションの提供 手の込んだものが作れるが 開発チームが必要 データチーム単独で Pythonで開発可能
• データマネジメントの専門職を設置する • シンプルな基盤設計にする • 徹底的にヒアリングして現場と協同する • アプリケーションを提供してデータ活用の最終地点までサポート 21 GENDAのデータマネジメント戦略のまとめ
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 22
23 グループ間シナジーを生むデータ活用(将来の展望)
• 事業間でデータ連携を行う仕組みの整備 ◦ 共通のマスターデータ ◦ 顧客データを横断で扱う仕組み • MAツールの導入 24 グループ間シナジーを生むデータ活用のための仕込み
データ
エンタメレコメンドシステム 25 データサイエンスによる貢献 現在 (同一エンタメ内) 未来 (異種エンタメ間)
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 26
• データマネジメントを広い概念と捉える ◦ データ基盤を作るだけではない ◦ データマートを作るだけでもない ◦ 事業を理解し、データ基盤とデータマートを構築し、活用の ためのツールを作るまでがデータマネジメント •
丁寧さとシンプルさを大切に ◦ 現場との丁寧なコミュニケーションがデータ活用の鍵 ◦ データ基盤はシンプルイズベスト 27 GENDAのデータマネジメント
最後に
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募集要項はこちら 公式note https://blog.genda.jp/creators/ https://note.com/genda_jp/ https://genda.jp/careers/
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