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/
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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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
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
目次 No.31. 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
No.4越境していったistyleのデータ組織の歴史
istyleのデータ組織の歴史：全体像 No.5体制出来事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とシステムへ分割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
istyleのデータ組織の歴史：全体像 No.6体制出来事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とシステムへ分割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
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😶
istyleのデータ組織の歴史：全体像 No.8体制出来事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とシステムへ分割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
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…
istyleのデータ組織の歴史：全体像 No.10体制出来事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とシステムへ分割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
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
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
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
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！
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
istyleのデータ組織の歴史：全体像 No.16体制出来事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とシステムへ分割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
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💪
2021-：BI運用のKPIを決め、よりアクティブな施策検討 No.18PF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
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
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
No.21なぜ越境したキャリアが多い？
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
キャリアパス No.23WEB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
No.24これからの事業・組織の目指し
会社としての方向性 No.25× 〇〇〇
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 KPIUU/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
No.27おわり
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