【Sapporo Data Pioneers #1 】データのライフサイクルとSapporo Data Pioneersの思いについて

本資料は2024年1月18日に行われたSapporo Data Pioneers #1での登壇資料です。

Transcript

1. データのライフサイクルと Sapporo Data Pioneersの想いについて Sapporo Data Pioneers 運営：山本
2. 自己紹介 山本 泰毅（ヤマモト　ヤスタカ） 株式会社アイスタイル（@cosme） データ戦略推進室 室長 1991：札幌市南区誕生 2010：函館へ（はこだて未来大学） 2016：東京へ 2022：札幌へUターン データ戦略/アナリティクスエンジニア データエンジニア…？ ➡ データ関連の落ちてるボール拾うマン
3. データライフサイクルを 意識したきっかけ
4. データライフサイクルとは 2パターンの説明がある A. データの作成 ➡ 収集 ➡ 管理 ➡ 分析 ➡ 保管 ➡ 廃棄 データライフサイクルとは？その概念の意味や目的、管理のポイントを解説 | trocco®(トロッコ) B. データの作成 ➡ 収集 ➡ 管理 ➡ 分析 ➡ 作成へ戻る 6 Data Lifecycle Stages: Data Cycle Management Guide 今日話すのはBの方
5. そもそもなぜ東京へ🗼 ◆今から8年前… • 大学で認知心理学専攻、データ分析から新しい発見をすることが好きと気づく • ただ、当時はデータアナリスト < SE 新卒採用が圧倒的 • 「でも、分析もできるし、システムも作れたら強そうだな…修行するか」 • 分析できること見据えて自社開発 & ToCサービスで探し SEとして東京のistyleに就職
6. キャリアから得たもの🧗 ※ istyleは@cosme、@comse shopping、@cosme storeなど多くのサービスから構成されている • データ計測：ユーザー行動計測ツールの導入（20のサービスと調整） • データ基盤：約80のデータベース、約1000テーブルの収集、DWH構築 • データ活用：BIツールの全社導入。現在約350ユーザー利用。 セールス、ToB & ToCプロデューサー、法務、総務、店長 etc. あらゆるステークホルダーと協力しなければ データが作れない、集められない、活用できない状況 ➡ 自分本位に進めて失敗した経験も…󰣻 　 「計測しないと始まらないんだから、最優先でしょ！」 　 「なんで、分析すること想像してテーブル定義書作らないの！？」 　 「データ分析しないで企画するってどうなの！？」
7. 失敗からデータライフサイクルへ🎉 • データは勝手に生まれない ➡ 必ず意思があるし、分析だけがデータの目的ではない • データは格納/綺麗にしても、必ず価値に繋がるとは限らない ➡ 活用する目的や流れを捉える必要性 • データは分析して、アクションして終わり？ ➡ どんなデータが新たに入ればさらに価値が出るか それぞれのプロセスを相互理解して はじめてデータの好循環を生み出せる = データライフサイクル
8. コミュニティ立ち上げ経緯について #データライフサイクル #相互理解
9. 札幌へUターンした理由🌽
10. Uターンによって起きたこと😲 • パフォーマンス：東京家賃浮いた分が技術書の購入費用へ • 人間関係：今日のような新たな人とのつながり • 結婚（N=1だが、札幌にUターンすればできる！🤔） などあるが…一番は… マーケティングにおける仮説の幅が広がったこと
11. どういうことか🤔 • 東京に住んでいる時は、「ユーザー（全国）」というざっくり捉えていた ◦ N=1は意識していても、あくまでもサービス軸のセグメント ◦ もちろん「東京のユーザー」というセグメントをしない • 札幌に住んでいると、別の景色が見える ◦ 天気：札幌にいると1℃は心情として暖かいが、数値で見ると寒い ◦ 車社会：ドライブスルー多い、車の中で化粧 ◦ 自社店舗の立地：札幌に店舗はある！というけど、遠いんだよな … ➡ チームの大阪のメンバーと議論し、よりユーザーの解像度が高まる
12. コミュニティ立ち上げ理由 各プロセスの職種/学生が 集まることで相互理解を促したい データライフサイクル 同じ地域で生活する人たちで 新たな特性の発見につながる可能性 地元交流の価値
13. 今後の展望 • 初回なので、運営をシンプルにするためにオンライン配信はなし ◦ 交流はオフラインだが、LTなどはオンライン配信検討したい ◦ リアルタイム翻訳などで、海外配信とかできたら🌏 • 会場の貸し出しなど、協力いただけ会社様いたら嬉しいです󰢛 ご静聴ありがとうございました😀