4社統合におけるマスタデータ管理に立ち向かう / Towards master data management in the four-company integration

Snowflake x Salesforce User Group (SF2UG) オンサイト ミーティング #2 上田哲太朗 @_scizorman

1. 4社統合におけるマスタデータ管理に立ち向かう 株式会社CARTA MARKETING FIRM プロダクト管轄開発局データ部 データエンジニア 上田哲太朗（@_scizorman） SF2UGオンサイトミーティング #2 2025.05.20
2. 株式会社CARTA MARKETING FIRM データエンジニア 上田 哲太朗 @_scizorman 略歴 2020年に株式会社VOYAGE GROUP（現CARTA HOLDINGS）に新卒入 社し、株式会社Zucks（現CARTA MARKETING FIRM）でSEO領域プロ ジェクトを担当。2023年6月に同社アドネットワーク事業部でデータ 基盤改善に従事し、2024年2月からは同社データ部で組織横断的な データ基盤開発を推進している。 役割/領域 #スキー #バイク #Street Fighter 6 management engineering Front Server Data Cloud Infra
3. 前提知識
4. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう CARTA MARKETING FIRMとは CARTA HOLDINGSの事業戦略に基づき、4つの子会社を統合して誕生 私がいたのはここ
5. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう CARTA MARKETING FIRMとは 「広告代理事業」と「広告プラットフォーム事業」を展開している
6. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Zucksとは 3つの広告プロダクトを組み合わせた効果的な広告配信を提供
7. テーマ
8. ⼀つの組織 (Zucks) のデータ課題 ↓ 組織全体 (CARTA MARKETING FIRM) のデータ課題
9. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 対象（Zucks） この組織の話
10. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 対象（CARTA MARKETING FIRM） 組織全体の話
11. この登壇で伝えたいこと マスターデータ管理とは 結局はビジネスと”真摯に向き合う”ことに尽きる
12. • スコープを広げ、組織全体の課題を見据える • スコープを狭め、解決可能な課題に落とし込む • 腹をくくって泥をさらう “真摯に向き合う”とは？
13. AGENDA 01 一つの組織 (Zucks) のデータの課題 02 組織全体 (CARTA MARKETING FIRM) のデータの課題
14. AGENDA 01 一つの組織 (Zucks) のデータの課題 02 組織全体 (CARTA MARKETING FIRM) のデータの課題
15. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 対象（Zucks） この組織の話
16. 各プロダクトでデータがサイロ化していて、 「Zucks」という単位でデータが見ることができなかった
17. プロダクトを横断したマスタデータを定義・運用し、 「Zucks」という単位でデータを見られるようにした
18. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう データのサイロ化とは *引用：データ総研 ; 伊藤 洋一. DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス 43 (Japanese Edition) (p. 81). 株式会社 翔泳社.
19. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Zucksにおけるデータのサイロ化 プロダクト単位でマスタデータが個別に管理されている
20. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 「案件」単位でのデータ可視化の問題 営業担当者が必要とする「案件」データの取得が困難 • 営業は複数のプロダクトを組み合わせた「Zucks」という組織単位で「案 件」を受注 • 営業は「案件」単位でのデータの確認がしたい 元々どうやっていた？ 1. 各プロダクトの管理画面からレポートをダウンロード 2. 営業各人のスプレッドシート上でデータ突合・集計
21. 「案件」ってなんだろう？
22. • Aさん：営業が受注してくる単位 • Bさん：各プロダクトで管理される配信単位
23. 人によって解釈が異なる、 まさにデータのサイロ化の典型
24. 複数プロダクトを横断した、 「Zucks」単位で受注した「案件」を マスタデータとして管理する
25. 案件 (⼈によって解釈が異なるもの) ↓ Zucks広告案件 (明確な共通⾔語)
26. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Zucks広告案件を管理する仕組み Zucks広告案件をスプレッドシートで管理し、SnowflakeへELT
27. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう データドリブンな組織への転換 作業効率化 → データドリブンな組織への転換 時間の創出と活用 • レポーティング作業の自動化 • データ分析・仮説構築・施策実行へのシフト 共通言語の確立 • 統一された集計ロジックによる一貫したデータ • Zucksという組織単位で、同じ数値に基づく議論が可能に
28. 「事業の正のレバレッジ」となる データ基盤の理想の状態ができつつある
29. しかし問題はある
30. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Zucks広告案件管理する仕組みの問題 スプレッドシート上のマスタデータ管理は一時しのぎ スプレッドシートによるマスタデータ管理の限界 • unique制約 • テーブル間のリレーション管理 （できないことはないけど、あくまで表計算ツールだからね。。。） スプレッドシートでの仕組みはあくまでPoCとして用意したもの マスタデータの品質を担保できる仕組みへの移行が必要
31. ここで疑問がよぎる
32. Zucksだけの課題ではないのでは？🤔
33. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう CARTA MARKETING FIRMにおける問題 全社視点での横断的なデータ活用が実現できない • CARTA MARKETING FIRMとして、各組織のデータを横断的に見たい • Zucks単独の仕組みでは全社的な価値創出に限界がある 全社視点でのデータ統合と活用が必要
34. 次の課題 「CARTA MARKETING FIRM」という単位で、 組織横断的にデータを活用できるようにする
35. AGENDA 01 一つの組織 (Zucks) のデータの課題 02 組織全体 (CARTA MARKETING FIRM) のデータの課題
36. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 対象（CARTA MARKETING FIRM） 組織全体の話
37. 問題の本質は変わらない
38. しかし、解くべき対象組織・人数がぐっと増える
39. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう CARTA MARKETING FIRMにおけるデータのサイロ化 各組織でマスタデータが個別に管理されている
40. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう CARTA MARKETING FIRMにおけるデータのサイロ化 各組織でマスタデータが個別に管理されている Zucks以外の組織はエンジニアがいない つまり、データリテラシーは相対的に低い
41. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 目指す世界 データドリブンな組織文化の醸成 実現したい組織の姿 • データドリブンな意思決定によるビジネス推進 必要条件 • データ加工作業からの解放と組織内共通言語の醸成 技術実現手段 • SQLで一発でほしいデータが取得できる環境
42. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 目指す世界 データドリブンな組織文化の醸成 実現したい組織の姿 • データドリブンな意思決定によるビジネス推進 必要条件 • データ加工作業からの解放と組織内共通言語の醸成 技術実現手段 • SQLで一発でほしいデータが取得できる環境 Zucksでやったことと同じ
43. 何を用いて解く？
44. Salesforce x Snowflake
45. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Salesforce x Snowflake アーキテクチャ概要 Salesforceから始まる Snowflakeを用いたデータ基盤
46. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Zucks広告案件を管理する仕組み（再掲） Zucks広告案件をスプレッドシートで管理し、 SnowflakeへELT
47. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Salesforce x Snowflake アーキテクチャ概要 Salesforceから始まるSnowflakeを用いたデータ基盤 スプシから 置換
48. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう Salesforceの選定理由 業務プロセスの最上流でのデータ整備が効率的 • マスタデータは営業活動から生まれる • 入口段階での業務整理とモデリングが重要 • 新規管理画面を開発・運用するのもコストがかかる • 活発なコミュニティとエコシステムも判断材料 正直ベストだとは思っていないが、現状を鑑みてマシだと判断
49. まずはモデリングをする
50. モデリングをするために、ビジネスを理解する
51. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう ビジネスに詳しくなる データモデリングの前提はビジネス理解 Zucksの業務は把握していたが、統合後の各組織の業務には詳しくない 近道はなく、地道にビジネス理解をするしかない • 「あなた達のビジネスは何ですか？」 • 「それを達成するためにどんな業務がありますか？」 • 「スプレッドシートはどんなものがある？」 ◦ スプレッドシートの把握は意外と大事 ◦ ここにラストワンマイルが詰まっている
52. 見えてくる山積みの問題
53. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 見えてくる山積みの問題 データと業務の両面に問題がある データの問題 • データの品質が低い（e.g. 重複データ） • データの構造が悪い（様々な用途で使われる肥大化したモデル） • データがそもそもない 業務プロセスの問題 • 営業管理の非効率性 • 売上・原価計上プロセスの不統一
54. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 見えてくる山積みの問題 ロールごとに問題に対する温度感は異なる • 営業管理：営業部長層 が最重視 • 日々のレポーティング：営業担当者 の切実な課題 • 財務会計：ファイナンス担当者 が問題視
55. 全ての問題を一度に解くことはできない
56. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 問題の抽象化 複雑な問題は抽象化と優先順位付けで攻略する 問題の抽象化 • 各組織固有の要件と共通要件を切り分け、必要十分な要素を抽出 優先順位付け • 段階的に解決していく戦略 ◦ 最も価値を生む領域から着手 ◦ 成功事例の創出と水平展開
57. 問題はある程度整理できた
58. 次はモデリング
59. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう データモデリング 曖昧な概念を明確に定義し直す 具体例：取引先の再定義 Before：曖昧で混在した「取引先」概念 • 「取引先」に直接取引関係あるものとないものが混在 • 請求先なのか支払先なのかの区別もない After：関係性に基づく明確な区分け • 「取引先」を「請求先」と「支払先」に明確に分離 • 「広告主」を独立した概念として定義
60. モデルを定義しただけでは終わらない
61. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 既存のデータの整理 既存のデータの整理は地道にやるしかない 避けられない現実 • 仕組みが整っていない状況で蓄積されたデータは乱雑 • 自動化やAIで解決できる範囲は限定的 具体例：2000件以上の取引先データの整備 • 名寄せをしてAIを活用して自動化できる部分は対応 • それでも半数以上は手作業での整理が必要だった
62. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 人々の業務を変える データ品質は日常業務の変革から生まれる • 日々新たなデータが蓄積される • 個々人の解釈によって粒度や品質が異なる 解決策は一つ、共通言語の定義と人々への浸透以外にやることはない • ドキュメントの整備 • オンボーディングの強化
63. 持続可能なデータ品質は 人々の行動変容からしか生まれない
64. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう マスタデータ課題の認識共有の難しさ 見えづらい問題を認識させる • データの課題を課題として認識させることが最も困難 • 特にマスタデータの整理は即効性がなく効果が見えづらい それでもやるしかない 認識しやすい、具体的な業務改善と紐づけて地道に進めるしかない。
65. まとめ
66. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう スコープを広げ、組織全体の課題を見据える 局所最適から全体最適へ • 自分が関与している範囲の問題しか見えなくなりがち • 視野の狭さによって局所最適な解決策に陥る • データの問題は個々の部門だけのものではない 視野を広げて組織全体を見渡すことで、真に解決すべき本質的な課題が 見えてくる。
67. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう スコープを狭め、解決可能な課題に落とし込む 理想を見据えながら現実的な一歩を踏み出す • 問題を抱えていない組織は存在しない • すべての問題に同時対処しようとすると何も解決できない • 完璧を求めて前進できないリスク 抽象度を上げて全体の方向性を定めた後は、解決可能な具体的課題に落 とし込む必要がある。
68. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう 腹をくくって泥をさらう 問題と向き合い切る覚悟 • 目を覆いたくなるような現実から逃げない • オーナーシップを持ち、最後までやり切る決意 根性論と思われるかもしれないが、自らが責任を持って問題解決に取り組 む覚悟なくして真の改革は実現しない。
69. 4社統合のマスタデータ管理に立ち向かう ビジネスと真摯に向き合う 結局はビジネスと真摯に向き合うことに尽きる マスタデータの品質なくして真のデータ活用は実現しない データの問題解決に向けて、 • 共通言語を組織に根付かせること • 人々の日常業務を変革していくこと 大変だけどやるしかない 地道な泥さらいが、データドリブンな組織文化を実現する。
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