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【istyle Data Talk #01】越境できるデータの組織・人材を目指して/ istyle data talk 01 Data Organization

Anntoque
January 14, 2022

【istyle Data Talk #01】越境できるデータの組織・人材を目指して/ istyle data talk 01 Data Organization

化粧品クチコミメディア@cosmeを運営するistyleのデータ組織の変遷・課題、istyleだから描けるデータ分野のキャリアパスの紹介です。
下記イベントの登壇資料です。
https://istyle.connpass.com/event/232751/

Anntoque

January 14, 2022
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Transcript

  1. 越境できるデータの組織・人材を

    目指して

    istyle Data Talk #01

    © istyle Inc.
    No.0
    株式会社アイスタイル 山本 泰毅


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  2. 1. 自己紹介

    No.1
    © istyle Inc.
    山本 泰毅(やす)

    Yasutaka Yamamoto 

    データ戦略推進室 マネージャー


    2016年アイスタイルに新卒入社。Web/Appの計測、DWHの管理

    BIの推進とデータのライフサイクルにデータエンジニアとして携わる。

    2021年7月からはビジネスサイドのデータ戦略部門へ。

    外部データ連携の推進、社内データガバナンスの整備。

    趣味:ゲーム、サッカー観戦


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  3. istyleのデータのキーワードは「越境」

    No.2
    越境

    生活者と化粧品ブランドを
    つなぐB to B to C
    メディア・店舗・ECのIDがつ
    ながることで、顧客分析が
    可能
    枠に囚われない
    データに関連する業務
    システム・分析・ML・事業企
    画…データに関することな
    らチャレンジ!
    分野を超えた多様な
    キャリア形成
    データのライフサイクルを
    考えられる人材へ
    事業
 データ組織
 データ人材


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  4. 目次

    No.3
    1. 越境していったistyleのデータ組織の歴史
    2. なぜ越境したキャリアが多い?
    3. これからの事業・組織の目指し

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  5. No.4
    越境していったistyleのデータ組織の歴史


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  6. istyleのデータ組織の歴史:全体像

    No.5





    エンジニア
    部門の
    サブ業務
    2000-2015 2016-2019 2020-2021 2021-
    専任発足
    専門部署の
    誕生
    データ
    マネジメント

    システムへ
    分割
    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 6名

    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 3名

    To B分析・営業 ×
    6名

    データマネジメント
    × 6名


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  7. istyleのデータ組織の歴史:全体像

    No.6





    エンジニア
    部門の
    サブ業務
    2000-2015 2016-2019 2020-2021 2021-
    専任発足
    専門部署の
    誕生
    データ
    マネジメント

    システムへ
    分割
    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 6名

    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 3名

    To B分析・営業 ×
    6名

    データマネジメント
    × 6名


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  8. 2000-2015:エンジニア部門のサブ業務

    No.7
    体制:1名(2013~把握している限り…)

    業務内容:

    - RDBからデータの抽出、Google Analyticsの管理


    - 2000年から@cosmeはデータベースを育てる事業展開をしていて

    クリーンなデータは溜まりやすい土壌


    把握している限りの2013年以降

    - データの抽出がメイン

    - 最初はサーバーサイドエンジニアの開発の傍で運用

    - 世の中的にまだダッシュボードツールも普及していない頃であるが

    内製でクエリ登録機能を持つPHPのアプリケーションを運用

    - データの活用の関心はかなり早期からあった


    当時のデータ活用としては進んでいる方であった。

    しかし、開発業務の片手間なので優先順位は相対的に下がる

    「どうデータを活用を促すか」「どうしたら事業貢献になるか」までは遠かった時代😶


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  9. istyleのデータ組織の歴史:全体像

    No.8





    エンジニア
    部門の
    サブ業務
    2000-2015 2016-2019 2020-2021 2021-
    専任発足
    専門部署の
    誕生
    データ
    マネジメント

    システムへ
    分割
    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 6名

    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 3名

    To B分析・営業 ×
    6名

    データマネジメント
    × 6名

    単一サービスの

    分析 × 2名


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  10. 2016-2019:専任の発足

    No.9
    体制:3名

    業務内容:

    RDBからデータの抽出、Google Analyticsの管理

    🆕 Tableau Server & redash運用保守、データプロダクトのETL開発


    - 自分はこのタイミングで新卒入社

    - To C課金向けサービスにデータ分析人材が加入

    - これを皮切りに活用需要が高まり、BIツール Tableau Serverの導入へ 😊

    - 課金経路の分析や、@cosmeのKPIのモニタリングなどで活用

    - ガバナンス統制が効かず、無法地帯化… 🤢

    - データプロダクト「Brand Official」リリース

    - 大規模なデータのパイプラインが誕生

    - 初のデータ基盤構築、パイプラインの設計、データのテストなど課題が残る 

    クエリを作り、ビューを作ることに忙殺される日々…
    データは重要という会社だが方針はあるのか?と現場の業務にギャップを感じていた…

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  11. istyleのデータ組織の歴史:全体像

    No.10





    エンジニア
    部門の
    サブ業務
    2000-2015 2016-2019 2020-2021 2021-
    専任発足
    攻めの
    専門部署の
    誕生!
    データ
    マネジメント

    システムへ
    分割
    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 6名

    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 3名

    To B分析・営業 ×
    6名

    データマネジメント
    × 6名

    単一サービスの

    分析 × 2名


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  12. 山盛りの課題、未来を感じない現場…社長に直談判!

    No.11
    分析だけでなくデータの事業や基盤、サービスのデー
    タ統制含めてやって欲しい。
    本部長に就任予定のAさんと話してみて。
    運用の延長の改善ではこれ以上難しい。
    データの活用を促す組織を立ち上げたい。
    戦略的にデータ活用を進めたい!
    データも分散しているし、BIツールも一部活用になって
    いる。
    BI・データマネジメントに取り組んでいきたい!
    データ文脈でビジネスとエンジニアリングを
    つなげられる組織にしたい!
    上司A

    組織的にBI・データマネジメントに取り組む
    データベース統括センター誕生

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  13. ここから「データ」に関して扱う分野が一気に増える

    No.12
    データベース統括センター

    - 会員データ
    - 商品データ
    - 分散データの統合
    - プレゼントと
    サンプル
    基盤となるデータの

    プロダクト企画

    - 計測
    ⭐BI推進
    ⭐データマネジメント
    - データ基盤保守
    - ETL開発
    データ分析基盤

    - 記事レコメンド
    - 他社協業
    ML

    パーソナライズ

    初めてのデータ基盤専門の
    マネージャー誕生


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  14. 2020-2021:攻めの専門部署の誕生!

    No.13
    体制:6名

    目指し:データの民主化の一歩

    業務内容:

    - RDBからデータの抽出、Google Analytics(Firebase Analytics)の管理

    Tableau Server 運用保守、データプロダクトのETL開発

    🆕 Tableau Online導入、DWHの作成、データカタログの作成


    - 初の全社のBIツールとして、Tableauを導入することが決定

    - データ基盤の保守から、半年ほどBIエンジニアとしてチームで注力

    - 体制も強化のためにやったこと

    - タスク管理を個人からjiraでスプリントを組み、チームで行うように

    - プロジェクトの型化を行い、大きな改善の数を増やしていった

    - クエリをGit管理することで、レビューをワークフロー化し品質担保

    - データウェアハウス層も作成

    - まずはビューを作り、クエリから参照するテーブルの数を減らした


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  15. 2020-2021:Tableau導入の成果

    No.14
    データに関する

    依頼のチケット数

    観測史上初の

    依頼数の減少を達成

    ※前年比-12%


    約180人日の効率化に成功👍

    効率化した時間で
    データ基盤の改善・MLのプロダクト導入などができた!

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  16. かなり進んだ 2020-2021 だが…まだまだ足りない!

    No.15
    データプロダクトの事業とBIの活用が進んだことで…

    プロダクトの数値とBI
    ツールの数値が違う!
    社内ユーザー
 エンジニア

    今はチーム内の効率化
    の意味合いがDWHを作
    ること。
    根本解決には大きな意
    思決定などが必要
    効率化はできた!
    次は事業を伸ばす
    コミットをして欲しい
    上司

    今の基盤構成のままで
    これからいけるのか…
    エンジニア


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  17. istyleのデータ組織の歴史:全体像

    No.16





    エンジニア
    部門の
    サブ業務
    2000-2015 2016-2019 2020-2021 2021-
    専任発足
    攻めの
    専門部署の
    誕生!
    データ
    マネジメント

    システムへ
    分割
    To C分析 × 3名

    データエンジニア
    × 6名

    To C分析 × 3名

    データフロント ×
    6名

    To B分析・営業 ×
    6名

    データバックエンド
    × 6名

    単一サービスの

    分析 × 2名


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  18. データマネジメントに注力し、活用/基盤構築それぞれに集中できる環境へ

    No.17
    プロダクトとBIツールの数値
    差異
    広く活用されるDWHへ
    分散するデータ基盤
    & オンプレ運用の課題
    事業を伸ばすコミット
    直接的なデータ活用を

    事業部の中に異動


    - BIツール

    - 他社とのデータ協業

    - メーカー

    - 


    - 計測

    データの

    エンジニアリングに特化

    - 事業全体の

    ビジネスロジック標準化

    - 簡易実装

    - 新アーキテクチャの
    設計・移行

    - MLの開発

    - 既存データ基盤の

    運用

    - BIとアプリケーションから

    使えるデータ基盤構築

    専任を置いて注力💪

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  19. 2021-:BI運用のKPIを決め、よりアクティブな施策検討

    No.18
    PFデータ
    データ
    スキル
    ゴールのためには、ユーザーとブランドの同時理解のために、セグメントに寄らないデータを通したサービス理解と 

    そこからインサイトを導き出せるデータの操作・分析スキルが必要 

    上記2つが備わった人財を 

    KPI:PFデータ活用人材数


    推進部門のサポートがなくても自走できる割合 

    KGI:25期 社員比率3割

    ビジネスス
    キル
    ビジネススキルの基礎は 

    土台としてあるものとし、スコープ外 


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  20. 2021-:🆕 データ軸での他社協業

    No.19
    個人的楽しいポイント


    1. 他社のデータと自社の
    データを組み合わせた
    分析ができる


    2. パーソナルデータの活
    用のために個人情報
    保護法などデータリー
    ガルに関する勉強がで
    きる


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  21. 2021-:統合のデータ基盤を目指して

    No.20
    @kakibloの発表スライドに記載のため割愛

    https://www.slideshare.net/ssuseraafd56/istyle-data-talk-01cosme


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  22. No.21
    なぜ越境したキャリアが多い?


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  23. データライフサイクルを見通せる人材が活躍しやすい

    No.22
    計測
    整備
    活用
    istyleだからこそできること

    - 自分で欲しいデータを設計・体
    感して、整備して、分析できる環
    境がある

    ※ 設計とは事業や機能から

    それらを生かすための環境づくり

    - 他社に比べてキャリア

    チェンジしやすい環境

    - チャレンジを推奨する

    - マネージャーが

    育成に責任を持つ

    データのライフサイクル観点を養
    う土壌がある
    ・WEB/APP計測

    ・他社データ組み合わせ 

    ・データマネジメント専任 

    ・データプロダクトが事業 

    ・データ分析

    ・ML


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  24. キャリアパス

    No.23
    WEB開発
    ETL開発
    BIエンジニア
    MLエンジニア
    データアナリスト
    データマネジメント
    計測
    事業企画
    前職
 入社1年目
 2年目
 3年目
 4年目
 5年目
 6年目


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  25. No.24
    これからの事業・組織の目指し


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  26. 会社としての方向性

    No.25
    × 〇〇〇


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  27. データに関するどんな職種でもゴールは一緒になるコース作りをしたい(部内
    検討中)

    No.26
    まだまだ課題はある

    - データの標準化は手探りで、スピードをあげたい

    - データ軸の他社協業での成功

    - データ分析組織の意思決定案件の増加 etc. 

    しかし、一つ一つに向き合いすぎる環境を作ると
    データライフサイクルが意識しづらくなってくる
    データライフサイクル KPI
    UU/月
    +

    +

    社内のデータ活用人数 
 社員の生産性の最大化 

    データプロダクト数

    継続した事業部の支援 

    社外のデータ利用者数 
 契約数の向上

    ・職種・業務横断で目指せる
    ・間接的な事業目標に紐づく
    ・データの事業・民主化・基盤の充足に
    影響が出る数値

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  28. No.27
    おわり


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