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【キュービック】データ利活用を見据えた分析基盤リニューアルの進め方

CUEBiC Inc.
April 27, 2023
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 【キュービック】データ利活用を見据えた分析基盤リニューアルの進め方

CUEBiC Inc.

April 27, 2023
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  1. 株式会社キュービックとは? 2 株式会社キュービック /CUEBiC Inc. 社名 事業 設立 資本金 拠点

    2006 年 10 月 24 日 31,000,000円 人員 約 300 名(単体)※インターンを含む 約 484 名(連結) ※2022年3月現在 デジタルメディア事業、集客支援事業 ほか 東京、福岡
  2. 自己紹介 3 株式会社キュービック Tech Lead/データエンジニア 尾﨑 勇太(おざき ゆうた) 覚え方:尾崎豊(おざきゆたか)と一字違い 1990年和歌山県白浜町生まれ

    生息地:千葉県松戸市 スキルセット 1. マネジメント/品質管理/データ分析 2. マイナスからゼロ、ゼロイチ 3. サーバーサイド(WEB/アプリ開発) @waichang111 経歴の詳細はこちらをご参照ください 和歌山県民の取扱説明書はこちらをご参照ください 最近解放しました はてなブログもやってます
  3. 既存のデータ分析環境 7 広告/ASP 生データ 加工データ 集計データ 設定マスタ その他マスタ クライアント別売上データ 組織別売上データ

    メディア別売上データ 媒体別広告費データ 組織別広告費/成果データ 広告データ 成果データ CUEBiC Analytics
  4. 既存のデータ分析環境でのそれぞれの役割 8 CUEBiC Analytics ・設定情報の入力 ・広告レポートのインポート ・成果レポートのインポート ・広告レポートの集計 ・成果レポートの集計 CUEBiC

    Analytics ・設定情報の入力 ・広告データのインポート ・成果データのインポート ・広告データの集計 ・成果データの集計 ・データの保持 - 集計設定データ - 広告/成果の生データ - 広告/成果の集計データ ・データの加工 - 広告データ - データの加工 ・データのビジュアライゼー ション
  5. リニューアル後のデータ分析環境 9 生データ 加工データ 集計データ 設定マスタ その他マスタ クライアント別売上データ 組織別売上データ メディア別売上データ

    媒体別広告費データ 組織別広告費/成果データ ユーザーインターフェース(Oasis)
 
 広告集計設定 成果集計設定 転送設定 データマート trocco API 広告/ASP
  6. リニューアル後のデータ分析環境でのそれぞれの役割 10 CUEBiC Analytics ・データ抽出 - 広告データ - 成果データ ・データ転送

    ・データ整形 ・データの蓄積 ・データの加工 ・データの集計 ・データのビジュアライゼー ション ・集計設定 ユーザーインターフェース(Oasis) ・ビジネスサイド側が見るビ ジュアライゼーション
  7. データウェアハウスを構築する目的 12 SaaS>分析基盤>DWH>Tableauのデータ連携フロー確立 • 複数SaaSに散らばったデータを統合管理する • 管理/財務会計データをDWHに継続的にデータの蓄積を行う • BIツールにて各部門がファクトの確認、戦略戦術策定を行う ユースケースと期待される効果

    • 企業課題の可視化/早期課題解決 • ビジネスサイドの定量データ把握/戦略実行(KPI/KGI/売上予測) • バックオフィス業務の合理化/効率化/ミスの低減 ※管理会計:自社の経営に活かすために作成する、社内向けの会計 ※財務会計:企業外部の利害関係者に対して、企業の財務状況を報告するために行う会計
  8. 導入後の解決状況 19 ビジネスインパクト ・メディアの売上予測値に誤差が発生:10〜20%程度 ・集計パフォーマンスの劣化:集計時間が2時間以上 ・機能改善の費用対効果が低減:半年〜1年 エンジニアリング課題 ・技術負債/メインメンバーの離脱:不具合以外は仕様凍結 課題:事業成長に分析基盤が耐えられなくなってきた データウェアハウス構築の目的

    事業成長に耐えうるデータ基盤の構築 ・モニタリング数値の精度向上 ・財務/管理会計データの統合管理ができる ・データを起点とした定量的な意思決定ができる 事業成長に耐えうるデータ基盤の構築 ・組織の売上目標のモニタリング精度向上 ・財務/管理会計データの統合管理ができる ・データを起点とした定量的な意思決定ができる ▲部分的に改善 ▲管理会計はスコープ外 ▲基盤構築のみ ⭕5〜10%に改善見込み ⭕集計時間が1時間以内に ⭕1〜2ヶ月に ⭕並行して取り込みが可能に
  9. 今後の課題 25 現状 CUEBic Analyticsのデータ収集/集計対象のメインはメディアの広告と成果データ であり、その範囲内でデータウェアハウスへのリニューアルを実施中 あるべき姿 サイトの動向や売上といったモノの分析ではなく、 カスタマーを分析し最適なユーザ体験を提供できる状態 問題(現状とあるべき姿のGAP)

    ユーザーの一次情報などは蓄積/分析できていない 課題(問題の解決策) 中長期計画としてCubic Analyticsではリーチできていない 情報収集+機械学習などの分析基盤構築を推進する 問題が解消されることで あるべき姿に近づく
  10. 29 R&Dから導入までの予算承認 検証のゲートウェイが3ヶ月起き・・・ 経営へのレポート提出回数はトータルで5回・・・・ 💡リプレイスの過程で一番苦労したこと 4月 R&D ①trocco導入計画 ②troccoトライヤル導入 ③リアーキテクト1回目

    ④リアーキテクト2回目 ⑤運用リプレイス計画 ⑥運用リプレイス始動 イベント 7月 10月 導入/開発 1月 ⑤ ④ AWS社 POC ① 2022年 2023年 1月 2月〜9月 ② ③ ⑥ ★経営レポート1回目 ★経営レポート2回目 ★経営レポート3回目 ★経営レポート4回目 ★経営レポート5回目
  11. 31 💡社内データ利活用ステップを進めよう 4月 R&D ①trocco導入計画 ②troccoトライヤル導入 ③リアーキテクト1回目 ④リアーキテクト2回目 ⑤運用リプレイス計画 ⑥運用リプレイス始動

    イベント 7月 10月 導入 開発 1月 ⑤ ④ AWS社 POC ① 2022年 2023年 1月 2月〜9月 ② ③ ⑥ ★経営レポート1回目 ★経営レポート2回目 ★経営レポート3回目 ★経営レポート4回目 ★経営レポート5回目 データ 利活用 ⑦等級/役割定義 ⑧人材育成要件 ⑨データ利活用概要策定 ⑩データロードマップ策定 ⑪データ利活用戦略策定 ⑫先行仮説検証 ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫
  12. 32 💡削減された工数で今度は何に時間を使っていきたいか R&D データエンジニア 初期構築 1.Post CBAをベースに機械学習基盤を構築 2.機械学習基盤を通したデータの利活用分析 1.機械学習前の課題抽出 /定義

    2.分析データの収集 3.仮説をプレ分析にて検証 4.有効仮説を元に機械学習を追加開発 5.データの分析 6.分析のレポート off-jt+先端技術検証 データサイエンティスト 新規開発/運用 機械学習基盤を構築 スペシャリスト登用