データの民主化はじめました 俺たちの民主化はこれからだ

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1. データの民主化はじめました
   俺たちの民主化はこれからだ
   PHPerKaigi 2023 / 秋葉 誠一/@akki_megane
   

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2. 自己紹介
   - 株式会社ROXX back check 事業部
   - スノボ、映画、野球が好きです
   - WBC 日本 優勝しましたね！
   大谷の逆転HRと
   ラストの大谷 vs トラウトの対決は痺れましたね
   秋葉 誠一
   

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3. データの民主化ってなんだ
   - データへのアクセス
   - 従業員が必要なデータに簡単にアクセスできるようにする
   こと。
   - データの利用
   - データを活用して意思決定をサポートし、業務効率を向
   上させる能力を持つこと。
   - データの理解
   - データの意味や関連性を理解し、データを適切に解釈して
   活用すること。
   by GPT
   

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4. データの民主化がビジネスに欠かせない理由
   データの民主化はゲームチェンジャー
   人々がデータを理解し、意思決定を迅速化し、組織の機会を発見
   するためにデータへのアクセスを容易にさせる必要があります。
   目標は、誰でもいつでもデータを使って意思決定ができるように
   することであり、アクセスや理解の障壁をなくすことです。
   by Bernard Marr
   

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5. Agenda
   - データ基盤について
   - データ基盤の導入
   - 民主化運動
   - まとめ
   

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6. データ基盤について
   

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7. データ基盤
   dwh(データウェアハウス)の作成や
   個人情報のマスクなどデータを簡
   単に安全に取り扱うために、ここで
   色々やってます。
   

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8. BI(Business Intelligence) ツール
   

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9. データ基盤の導入
   

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10. 意思決定にデータを
    意思決定にデータを
    意思決定にデータを
    

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11. 前例がないからこそ
    前例がないサービス(リファレンスチェック)、これまでの経験と勘は頼りに
    ならない、だからこそデータを活かす。
    特別な誰かではなく全員が。
    Product
    Devlop
    Sales
    Customer
    Success
    Marketing
    Deta
    

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12. 導入したぞ！
    みんなが安全にデータが使えるようにし
    た！
    BIツールでダッシュボードも作った！
    これでいい感じになるだろう！
    (2021年後半)
    半年後....
    

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13. 誰も使ってない。。。
    データ基盤は使ってない
    BIツールも誰も見てない
    まったくいい感じにならなかった
    どうして...
    

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14. なにが必要だったのか
    なにが必要だったのか
    

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15. なぜか？ 理由を探る
    見たい数値はあるけど、
    どうやって出せばいいかわからない
    見たい数値はあるけど、
    どうやって出せばいいかわからない。
    使い方がわかっていない。
    数値を見てもどうすればいいかわからない。
    自分が使うものだと思ってなかった。
    

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16. なにが必要だったのか①
    データの民主化は進化であり、技術者でないユーザーがデータにアクセ
    スすることで得られる知見によって、個々の小さな勝利が積み重なり、最
    終的にデータの民主化のメリットを証明することになると考えてください。
    by Bernard Marr
    引用元: https://bernardmarr.com/what-is-data-democratisation-a-super-simple-explanation-and-the-key-pros-and-cons/
    

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17. なにが必要だったのか②
    「社員全員Excel経営」を掲げるワークマンから学ぶ
    - 企業風土を変えることが最終目的なので、全員参加でない
    と意味がない。
    - 一般社員が分析方法を発表、全社に広まったという成功体
    験からデータ分析のプロに
    おすすめ書籍
    手本にすべきはワークマン
    

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18. 見えてきた課題と必要なこと
    課題
    - メリットを証明できていな
    かった
    - データ分析の文化がそ
    もそもない
    必要なこと
    - データを活用した分析を
    まずは自分がやる
    - 成功例を示して文化を
    醸成する
    

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19. 民主化運動開始
    

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20. やったこと
    1. 業務を知りどんなデータが必要なのかを知る
    2. 目的特化の分析ダッシュボード作成(Not汎用的)
    3. 自分で分析して提案してみる
    4. 分析方法をレクチャー
    

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21. 勝手に提案
    来週xxx企業さんに定例で、
    利用状況をヒアリングしに行きます。
    xxx企業さんの利用状況の分析してみました！
    〇〇〇という数値が 10月頃から落ちています！
    もしかしてプロダクトに対する満足度が落ちているかも
    してません。
    10月前から、△△△の数値が変わっていますね、もし
    かしたら運用や採用傾向が変わった可能性がありま
    す。
    CS
    カスタマーサクセス
    

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22. 勝手に提案
    xxx企業の担当者様に確認したところ、たしかに
    10月頃から採用傾向が変わってました！
    それに伴い満足度が前より落ちていました。
    改善提案したいんですがデータの見方教えてく
    ださい。
    xxx企業さんは、まず変更前の運用設定に戻し
    てもらうように提案してみてください。
    それと満足度の高い企業と比べると、〇〇〇と
    いう数値が悪いので△△△の設定を試してみ
    るという提案もありですね！
    CS
    

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23. 勝手に提案
    提案してみて様子を見た結果、変更前より企業
    様の満足度が上がりました！
    企業様から、より使えるように提案して欲しいと
    いうお声をいただきました！
    ありがとうございます！
    CS
    計画通り
    

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24. 勝手に提案 その後
    xxx企業の担当者様に確認したところ、たしかに
    10月頃から採用傾向が変わってました！
    それに伴い満足度が前より落ちていました。
    改善提案したいんですがデータの見方教えてく
    ださい。
    xxx企業さんは、まず変更前の運用設定に戻し
    てもらうように提案してみてください。
    それと満足度の高い企業と比べると、 xxxとい
    う数値が悪いのでxxxの設定を試してみるのと
    いう提案もありですね！
    提案を繰り返し
    提案を繰り返し
    提案を繰り返し
    

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25. 勝手に提案 その後 ①
    業務のときに分析ダッシュボードを見ますか？
    見ない1〜5いつも見る
    自分でも分析したいので、
    やり方を教えてください！
    〇〇というデータも欲しいで
    す！
    CS
    CSがデータを見て分析をすることで、顧客の満足度の上昇
    成功体験からデータを分析する文化の醸成
    

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26. 勝手に提案 その後 ②
    成功例から他部署への波及
    セールス
    マーケ
    うちもやりたいので相談に
    乗ってください！
    顧客分析したいのですが使い
    方を教えてください！
    計画通り
    OKです！
    一緒にやりましょう
    

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27. 文化の浸透を実感
    - データ活用の相談の増加
    - MTGにデータ分析の話が上がるように
    - データを活用した意思決定の増加
    - データ分析している人、ダッシュボードを見ている人の増加
    なってない1〜5なった
    

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28. まとめ
    

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29. まとめ
    - ツールあくまで手段、導入で終わらない
    - 成功体験で意識を変えて、文化を作る
    - 文化を浸透させていく草の根活動が大事
    おすすめ書籍
    手本にすべきはワークマン
    

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30. 今後、課題は山積み
    教育
    - データ分析できるようになるための教育
    - 必要なデータを自ら取得できるようになる
    - BIツールの使い方、ダッシュボードの作り方
    データ基盤
    - dwhを整備してより敷居を下げる
    - 散らばったデータ集め
    

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31. 民主化のための第一歩を踏み出しました
    今後にご期待ください！
    ご清聴ありがとうございました！
    エンジニア募集してます！
    ご清聴ありがとうございました！
    エンジニア募集してます！
    

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