2025年に事業部化したプラットフォーム事業部でのデータ活用 現在とこれから

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1. 2025年に事業部化した プラットフォーム事業部でのデータ活⽤ 現在とこれから 出相 早織（CTO室 データソリューションチーム） © Findy Inc. 1
2. ⾃⼰紹介 • 出相 早織（であい さおり） • 2025年8⽉⼊社 — データエンジニア • プラットフォーム事業部のデータ基盤づく りと可視化を担当 • 扱っている技術: BigQuery / dbt / Looker • ハマっていること: ピクミンブルーム（11⽉ 開催の神⼾イベント参加予定） © Findy Inc. 2
3. 本⽇の内容 • スタート時点の課題 ◦ 現在までの取り組み • 現在の課題 ◦ 今後実施したい取り組み © Findy Inc. 3
4. スタート時点の課題 © Findy Inc. 4
5. スタート地点：アナリストも基盤もなかった 2025年に発⾜したばかりのプラットフォーム事業部 👤 📊 🚀 事業部付きのアナリスト データを⾒る基盤 共通データ基盤 不在。データを⾒たくても頼め る⼈がいない なし。⾒たい数字があっても、 ⾒る場所がない データの取り込みを始めた段 階。ここから参画（2025年8 ⽉） © Findy Inc. 5
6. 現場の課題：神経を使う作業の急増 最初の定例の相⼿は、カンファレンスの集客を担当するマーケ担当者 ⼼理的な負荷 ↑ 増え続ける カンファレンス開催数 発⾜年より 5倍増⾒込み 神経を使う抽出作業が 増える 抽出 約15分‧重複確認 約30分 （⼿作業） 集客業務と並⾏して抽出 誤抽出のリスク ↑ ミスはインシデントに直結 © Findy Inc. 6
7. データエンジニアとしてやったこと ヒアリング 1 BigQuery 2 どんなデータが必要か を把握‧調査 dbt 3 各サービスのデータを 共通基盤に集約 Looker 4 申込‧参加履歴を抽出 しやすい形にモデル化 フィルター‧重複率‧ 除外条件を可視化 © Findy Inc. 7
8. 時間と⼼理的負担が軽減した 観点 Before After リスト抽出 1回 約15分‧⼿作業 2〜3分（フィルターの改修） 重複率の確認 毎回データを探して関数で 約30分 ダッシュボードで⼀⽬でわかる 担当者の負荷 集客と並⾏して神経を使う 集客そのものに集中できる 誤ったリストのリスク 開催が増えるほど上がる 仕組みで下げる これを繰り返すことで、便利だなという感覚を持ってもらう 利⽤者の負荷を下げ、次のニーズを引き出す © Findy Inc. 8
9. すぐ効かせて、すぐ次の相談を受ける 1⼈との定例から事業部全体へ データ作業の⼯数を減らし、データをある程度横断で閲覧できる場を提供 1 定例で課題を聞く 困りごと‧やりたいこと 4 紹介で次の担当者へ 2 データを揃える 基盤のデータを充実させる 事業部の他の担当者にも横展開 3 すぐ効果が⾒える 作業時間とミスのリスクが減る © Findy Inc. 9
10. 現在の課題 © Findy Inc. 10
11. 現在の課題：データが散らばり探すのが負担 会社の動き • • • 全社的に Notion の活⽤が進んでいる 情報やデータを Notion に溜める⽅向に データ基盤（BigQuery‧Looker）とは別 の場所に蓄積されていく 利⽤者の困りごと • • • 複数のツールにまたがってデータを探すのが負 担 どこにどのデータがあるのか、把握しづらい ◦ 整えたデータも使われない Notionで⾒れないの？ © Findy Inc. 11
12. ⽅向性：Notion を⼊⼝にすべてのデータへ 利⽤者は Notion だけを⾒れば、必要なデータにたどり着ける状態を⽬指す Looker セマンティックレイヤー 利⽤者 Notion BigQuery Notion で探す‧聞く ⼊⼝を⼀本化。Notion AI で検索 共通データ基盤 各種ツール SaaS に残るデータ © Findy Inc. 12
13. TODO：Notion AI が探しやすいデータ整備へ 📝 🔗 📐 説明を整える 導線をつなぐ 定義をそろえる 何のデータか‧どう使うかを、 ⼈にも Notion AI にも読める⾔ 葉でメタデータを整備する Notion からダッシュボードや テーブルへ迷わずたどれる⼊⼝ を作る 指標や⽤語の定義をマッピング し、聞き⽅が違っても同じ答え に⾏き着くようにする © Findy Inc. 13
14. ご清聴ありがとうございました！ © Findy Inc. 14