シェアドサービスとしてのデータテクノロジー

GREE Tech Conference 2021 で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2021/session/Session-5

Transcript

1. シェアドサービスとしての データテクノロジー グリー株式会社 データテクノロジー部 部長 森田想平
2. 開発本部 データテクノロジー部 2 開発本部
3. 開発本部 データテクノロジー部 3 DT部 データアナリスト データプロダクトマネージャー データエンジニア AIリサーチャー
4. グリーの規模感 4 従業員 1604名（グループ全体、2021/09末） ゲーム事業：４社 メタバース事業：１社 広告・メディア事業：４社 グループ会社 https://corp.gree.net/jp/ja/corporate/group/ など
5. データサービスを支える技術 データテクノロジー 5 データサービス input output データ 価値 データ テクノロジー
6. データを価値に変換するプロダクト・プロセス データサービス 6 データサービス input output データ 価値 データ テクノロジー
7. もう少し具体的に データサービス 7
8. 目次 8
9. データサービスのあり方の整理 • 社内サービス と 外向けサービス • 共有サービス と 占有サービス 社内共通部門としてデータサービスを提供する上で気をつけてい ること 目次 9
10. データサービスのあり方 その１ 社内サービス と 外向けサービス 10
11. バリューチェーン上の後工程が存在するサービス 社内サービスとは 11 データサービス 価値 プロダクト or プロダクトチーム エンドユーザー 価値 価値（データ） エンドユーザー etc 後工程
12. エンドユーザーに直接価値提供するわけではない （自戒）組織が大きくなるとエンドユーザーを忘れがちになる 社内サービスとは 12
13. バリューチェーン上に後工程が存在しないサービス 外向けサービスとは 13 データサービス 価値 エンドユーザー 価値（データ） エンドユーザー etc
14. インターナルなサービスの例 • データ基盤 / BIツール / KPIダッシュボード / 仮説検証支援 / LTVレポーティング etc エクスターナルなサービスの例 • レコメンドロジック / push通知最適化 etc データテクノロジー部の場合 14
15. データサービスのあり方 その２ 共有サービス と 占有サービス 15
16. • 複数事業/複数プロダクトで共有するサービス 共有サービスとは 16
17. メリット • スケールメリット（規模の経済） • ガバナンスを効かせやすい デメリット • 事業環境の変化への適応が遅れる • 費用対効果が計測しにくい 共有サービスの一般的特徴 17 ref. https://medium.com/@johnpcutler/15-shared-service-tips-gotchas-930b214e099
18. スケールメリット • クラウドベンダーがここのメリットを取っていく • 「事業ごとにオンプレミスHadoopクラスタを作り、個別に 運用する」 vs 「事業ごとにGCPプロジェクトを作り BigQueryを個別に運用する」 • ストレージやCPUの遊びは少なくなる • 多重運用しないといけないソフトウェアも少なくなる • つまり、スケールメリットが少なくなった • グリーの会社規模では、デメリットを凌駕するほどの経済的 メリットは無いと思っている 共有サービスのメリットは年々小さくなる 18
19. それなら、なんでシェアドサービスになるのか 共有サービスを選択せざるを得ない理由 19 事業競争力に繋がる業務 共有 サービス 占有 サービス アウト ソーシング 手を出さない 世界的にも弊社にもリソースが足りない
20. • 複数プロダクトで競争力に直結する • したがって内製すべき • だがしかし、リソース（人や、人を雇うためのお金）が足り ない • そんな場合、結果的に共有サービス化してしまう 共有サービスを選択せざるを得ない理由 20
21. 社内共通部門としてデータサービスを提供する上で 気をつけていること 21
22. 気を付けてること • エンドユーザードリブン • エンドユーザー向けML応用 • 業務のフレキシビリティ • 管理会計 • 「自働化」 メリット • 定着実験 • 標準化・情報流通 • 事業やプロダクトの立ち上がりの支援 目次 22
23. 「後工程」がエンドユーザーだと勘違いしないようにする 共通部門として気をつけてること エンドユーザードリブン 23 データサービス 価値 プロダクト or プロダクトチーム エンドユーザー 価値 価値（データ） エンドユーザー etc 後工程
24. 勘違いを避けるため、後工程に入り込む • DT部では主にデータアナリストの役割 • 事業部門の一員として業務を行い、エンドユーザー価値について深 く理解する • 理解したことを部内に広める / 情報共有定例の実施 • エンドユーザーへの価値提供が意識できれば、帰属意識にも 繋がる • 自社プロダクトに帰属意識を持てるかどうかはリテンションの面で 大切 共通部門として気をつけてること エンドユーザードリブン 24
25. 共有サービスの苦手な分野。あまり上手くいっていない • 例えばレコメンドにせよチート検知にせよ、どうしても個別 開発が必要になるため、慢性的リソース不足と相性が悪い • 過去は「開発だけ行う」という座組みで実施していた。ただ、 そうすると運用がなかなか上手くいかない。 • とはいえ妙案もないので、開発だけ行うか、コンサル的な立 場で支援するか、という方針にしている 共通部門として気をつけてること エンドユーザー向けML応用 25
26. 「アウトソーシング」「手を出さない」「占有サービス」との業 務の受け渡し 共通部門として気をつけてること 業務のフレキシビリティ 26 事業競争力に繋がる業務 共有 サービス 占有 サービス アウト ソーシング 手を出さない 世界的・弊社にリソースが足りない
27. 共有サービスか占有サービスか、はシステマティックな話なので、 流れに逆らわない 共通部門として気をつけてること 占有サービスとの業務の受け渡し 27
28. 職務の拡張 • リソース不足への対応 • メンテできなくなったサービスの受け入れ • マネージできなくなったチームの受け入れ 職務の縮小 • リソース増加への対応 • 新設された事業部門内の類似業務部門の支援 共通部門として気をつけてること 占有サービスとの業務の受け渡し 28
29. 押し出された業務のディスパッチを検討する • 「頼まれたことをやる」のがベストとは限らない コモディティ化した業務をディスパッチする • マネージドサービス化なども、ここに入る 共通部門として気をつけてること 「手を出さない」「アウトソーシング」にディスパッチ 29 シェアド サービス 占有 サービス アウト ソーシング 手を出さない
30. 共有サービスは社内ベンチャーみたいなもの • 「サブスクリプション」にし、一定の費用・キャパシティの 範囲内でサービス提供を行う、という立て付けで運用 • 事業側にはサブスクリプションを解約する権利がある • 解約されないよう原価削減や価値提供の努力を行う • 共有サービスの費用配賦ロジックは難しい • 売上比率で配賦する場合、MAU比率で配賦する場合、均等配賦する 場合 共通部門として気をつけてること 管理会計 30
31. 業務プロセスは自動化し、業務プロセス改善に労力を注ぐ • 「自働化」はトヨタ生産方式の用語 • 「目的はあくまで誰かの仕事を楽にしたい」 • 「生産性向上は目的でなく、結果」 共通部門として気をつけてること 自働化 31 - https://global.toyota/jp/company/vision-and-philosophy/production-system/ - https://toyotatimes.jp/insidetoyota/091.html
32. 多数の社員がデータ利用を業務プロセスに組み込んでいるが、彼 らの業務プロセスをより簡単なものにするのは僕らの仕事 • プロセス化・ツール化で僕らの仕事が終わるわけではない • より楽に仕事ができるように改善し続ける 共通部門として気をつけてること 自働化 32
33. 新しい技術が既存事業に根付くか実験する • （グリーにとって）新規な技術に対するvisibilityを高める • AIリサーチ部門の創設 / 国際会議やジャーナルへの投稿・採択 • 技術が根付く土壌を耕す • 有志での社内勉強会の定期開催 / 大人数向け社内セミナー実施 • 定着実験 • リスク高い導入プロジェクトの実施 • 実験コストはこちらで持つことで、事業側の理解を得る 共通部門のメリットを活かす 定着実験 33
34. データ定義やKPI定義の統一 • 事業ごとのダッシュボード 社内事例の流通ハブ化 • 過去分析資料のストック、他事業の事例の紹介 • 社内勉強会等の開催 共通部門のメリットを活かす 標準化・情報流通 34
35. 立ち上げ期の人員不足や不確実性に対応する • 立ち上げ期はスペシャリストもマネジメントも足りない • 上位職位の人員は慎重に揃えたいが、プロダクトは先に進め る必要がある • 共有サービスに投げてもらう 共通部門のメリットを活かす 事業やプロダクトの立ち上がりの支援 35
36. まとめ 36
37. 37 シェアドサービスとしてのデータテクノロジー まとめ 最適解ではないけど現実解 / エンドユーザー価値を忘れない データサービス 価値 プロダクト or プロダクトチーム エンドユーザー 価値 価値（データ） エンドユーザー etc