よくわかる！「データアナリスト」の作り方 〜とある新卒の成長物語〜

GREE Tech Conference 2022で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2022/session/TrackA-5

Transcript

1. グリー株式会社　藤田 快己
   よくわかる!「データアナリスト」の作り方
   〜とある新卒の成長物語〜
   ふじた かいき
   

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2. 藤田 快己 / Kaiki Fujita
   #新卒3年目
   #データアナリスト
   2

   入社時を思い返すと･･･

   

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3. 2020年4月「アナリシスグループ」に配属
   3

   データ分析を行う部署
   

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4. 不安なスタート
   4

   文系だしな･･･

   

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5. 5

   多くのアナリスト業務を独力で担えるように！
   約2年半が経過し・・・
   ⇒ 当たり前じゃない
   

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6. グリー株式会社　藤田 快己
   よくわかる!「データアナリスト」の作り方
   〜とある新卒の成長物語〜
   ふじた かいき
   

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7. グリー株式会社　藤田 快己
   よくわかる!「データアナリスト」の作り方
   〜とある新卒の成長物語〜
   できる限り

   再現性を持たせて

   ふじた かいき
   

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8. グリー株式会社　藤田 快己
   よくわかる!「データアナリスト」の作り方
   〜とある新卒の成長物語〜
   私の経験ベースで

   ふじた かいき
   

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9. このセッションについて
   未経験から一人前のデータアナリストに成長するための要素は？
   9

   問い
   

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10. このセッションについて
    データ分析に関わる基本用語の説明は省略
    10

    前提
    

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11. このセッションについて
    質問や感想はDiscordへ
    （発表後に「Ask The Speaker」で回答）
    11

    補足
    

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12. 1. グリーにおける「一人前のデー
    タアナリスト」とは

    

    2. データアナリストの

    作り方：3要素
    12

    アジェンダ
    

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13. 1. グリーにおける「一人前のデー
    タアナリスト」とは

    

    2. データアナリストの

    作り方：3要素
    13

    アジェンダ
    

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14. 2020年4月「アナリシスグループ」に配属
    14

    

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15. そもそも「アナリシスグループ」とは
    15

    グリー株式会社
    ┗ 開発本部
    ┗ データテクノロジー部
    ┗ アナリシスグループ
    ┣ ゲームアナリシスチーム
    ┣ コマースアナリシスチーム
    ┣ メタバースアナリシスチーム
    ┗ マンガアナリシスチーム
    グリー本体にある組織
    全事業が対象

    

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16. そもそも「アナリシスグループ」とは
    • 事業部自身で意思決定力を高められる体制作りを行う
    • 分析システム化の導入と展開を行う
    • 分析による意思決定の質を高めて事業部をリードしていく
    16

    ミッション
    

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17. そもそも「アナリシスグループ」とは
    • 事業部自身で意思決定力を高められる体制作りを行う
    • 分析システム化の導入と展開を行う
    • 分析による意思決定の質を高めて事業部をリードしていく
    17

    ミッション
    手段 目的
    

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18. ミッション達成のためのタスク分類
    • データ基盤系
    • ログ定義書の作成
    • KPI策定
    • KPIダッシュボードの作成
    • など
    • 分析系
    • 施策の効果検証分析
    • 売上予測の分析
    • 仮説検証分析（A/Bテストなど）
    • など
    18

    ⇒これらを独力でできれば、

    　グリーにおける一人前のデータアナリスト

    

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19. ミッション達成に必要な主なスキル
    19

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的思考）
    資料作成
    プレゼンテーション
    数値解釈
    統計学
    機械学習
    

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20. ミッション達成に必要な主なスキル
    20

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    プレゼンテーション
    数値解釈
    統計学
    機械学習
    入
    社
    時
    

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21. ミッション達成に必要な主なスキル
    21

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    プレゼンテーション
    数値解釈
    統計学　
    機械学習
    今
    勉強中

    

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22. 1. グリーにおける「一人前のデー
    タアナリスト」とは

    

    2. データアナリストの

    作り方：3要素
    22

    アジェンダ
    

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23. 1. グリーにおける「一人前のデー
    タアナリスト」とは

    

    2. データアナリストの

    作り方：3要素
    23

    アジェンダ
    

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24. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    24

    

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25. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    25

    

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26. ① 手本の徹底活用
    26

    クエリ
    色々ある中で･･･
    

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27. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    27

    • 3ステップ
    • アクセス可能な場所に置く
    • 手本となるクエリを教える
    • 手本から書き方のレパートリーを
    増やしてもらえるようにする
    

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28. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    なぜ重要か？
    28

    

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29. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    29

    • 躓いたときに最短で解消しやすいため
    • 手本となるクエリから自力で解決法を見つけ
    られる可能性が高いため、検索 or 社内で質
    問するよりも早く済みやすい
    なぜ重要か？
    • SQL力を効率的に向上しやすいため
    • 他人のクエリを見て良いところは取り入
    れられるため、手本がない環境よりも、
    SQL力を上げやすい
    

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30. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    成長とのつながり
    30

    

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31. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    31

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    数値解釈
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    成長とのつながり
    

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32. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    32

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    数値解釈
    成長とのつながり
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    特に成長したスキル
    

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33. ① 手本の徹底活用「クエリ」
    今からクエリを蓄積する癖をつければ、必ず役立つ
    33

    もし手本となるクエリがなくても・・・
    

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34. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    34

    

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35. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    35

    

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36. ② 思考回路の共有
    36

    Topics定例
    レビュー制度
    2つの話
    色々ある中で･･･
    

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37. ② 思考回路の共有
    37

    Topics定例
    レビュー制度
    2つの話
    

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38. ② 思考回路の共有「Topics定例」
    38

    • 概要
    • 週1の1時間ミーティング
    • アナリシスグループ全員（7名）
    • 全体構成
    • 売上トピック
    • 週替わりで、各事業の月次売上サマリを報告
    • 個別トピック x2
    • 各自の担当タスクを代表者2名が報告
    • 各トピックで、前半は発表・後半は質疑応答＆議論
    

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39. ② 思考回路の共有「Topics定例」
    39

    ゴール達成上の課題
    目的（事業貢献は？）
    ゴール（達成するべき状態は？）
    課題へのアプローチ
    

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40. ② 思考回路の共有「Topics定例」
    なぜ重要か？
    40

    

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41. ② 思考回路の共有「Topics定例」
    • 分析に必要な思考回路が癖づくため
    • 目的から逆算して思考
    • データありきではなく、仮説ベースで思考
    41

    なぜ重要か？
    

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42. ② 思考回路の共有
    42

    Topics定例
    レビュー制度
    2つの話
    

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43. ② 思考回路の共有
    43

    Topics定例
    レビュー制度
    2つの話
    

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44. ② 思考回路の共有「レビュー制度」
    44

    • すべてのタスクで、必ずアナリシス内のレビューがある
    • とあるタスクでの例
    • アウトプットの初版作成
    　　↓
    • マネージャーのレビューで、修正点の指摘
    　　↓
    • 修正して、再度マネージャーのレビューで完成
    　　↓
    • 事業部側に提案して合意
    

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45. ② 思考回路の共有「レビュー制度」
    なぜ重要か？
    45

    

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46. ② 思考回路の共有「レビュー制度」
    46

    • 論理武装しようという良いプレッシャーが働くため
    • （良くも悪くも）かなり理詰めされる
    • 学びを得る量が多いため
    • 1週間に複数回以上
    • 毎回のタスクでフィードバックが得られる
    • 今後に活かせる一般性の高い学びが得られるため
    • 単に直すべき点を与えるだけでなく、思考プロセスから遡って
    レビューをもらえる
    なぜ重要か？
    

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47. ② 思考回路の共有
    47

    Topics定例
    レビュー制度
    2つの話
    

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48. ② 思考回路の共有
    48

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    数値解釈
    成長とのつながり
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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49. ② 思考回路の共有
    49

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    数値解釈
    成長とのつながり
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    特に成長したスキル
    

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50. ② 思考回路の共有
    未経験者同士でも自分にない視点を得られて学びになる
    50

    もし先輩がいなくても・・・
    

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51. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    51

    

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52. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    52

    

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53. ③ 理論と実践の反復
    53

    輪読会
    

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54. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    54

    • 進め方
    • 週1で開催
    • メンバーは3名
    • 私、マネージャー、先輩
    • 事前に、各自で同じ本の1章分を読んでくる
    • 私は資料（要約とディスカッションテーマ）も作成
    • 当日は、ディスカッションテーマに沿って議論
    • 1冊終わったら、学びになった点・業務に活かす点をまとめる
    

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55. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    55

    

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56. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    56

    

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57. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    57

    

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58. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    58

    • 反復サイクル
    

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59. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    なぜ重要か？
    59

    

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60. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    60

    • 業務内の成長の限界を超えられるため
    • 業務内だけでは成長しにくい点を補完できる
    なぜ重要か？
    

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61. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    61

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    数値解釈
    成長とのつながり
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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62. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    62

    タスク分類 スキル
    データ基盤系
    SQL
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握）
    論理的思考力（仮説思考・目的志向）
    資料作成
    数値解釈
    成長とのつながり
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    特に成長したスキル
    

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63. ③ 理論と実践の反復「輪読会」
    63

    

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64. データアナリストの作り方：3要素
    ① 手本の徹底活用
    ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    64

    

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65. 3要素と特に成長したスキルの対応
    65

    タスク分類 スキル 要素
    データ基盤系
    SQL
    ① 手本の徹底活用
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握） ② 思考回路の共有
    論理的思考力（仮説思考・目的思考） ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    資料作成
    ③ 理論と実践の反復
    数値解釈
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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66. 3要素と特に成長したスキルの対応
    66

    タスク分類 スキル 要素
    データ基盤系
    SQL
    ① 手本の徹底活用
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握） ② 思考回路の共有
    論理的思考力（仮説思考・目的思考） ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    資料作成
    ③ 理論と実践の反復
    数値解釈
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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67. 3要素と特に成長したスキルの対応
    67

    タスク分類 スキル 要素
    データ基盤系
    SQL
    ① 手本の徹底活用
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握） ② 思考回路の共有
    論理的思考力（仮説思考・目的思考） ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    資料作成
    ③ 理論と実践の反復
    数値解釈
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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68. 3要素と特に成長したスキルの対応
    68

    タスク分類 スキル 要素
    データ基盤系
    SQL
    ① 手本の徹底活用
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握） ② 思考回路の共有
    論理的思考力（仮説思考・目的思考） ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    資料作成
    ③ 理論と実践の反復
    数値解釈
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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69. 3要素と特に成長したスキルの対応
    69

    タスク分類 スキル 要素
    データ基盤系
    SQL
    ① 手本の徹底活用
    データ構造の理解
    分析系
    コミュニケーション（ニーズ把握） ② 思考回路の共有
    論理的思考力（仮説思考・目的思考） ② 思考回路の共有
    ③ 理論と実践の反復
    資料作成
    ③ 理論と実践の反復
    数値解釈
    ※ 入社時に比べて特に成長できたスキルを抜粋
    

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70. 1. グリーにおける「一人前のデー
    タアナリスト」とは

    

    2. データアナリストの

    作り方：3要素
    70

    まとめ
    

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71. まとめ
    ▼データアナリストの作り方：3要素
    　　① 手本の徹底活用「クエリ」
    　　② 思考回路の共有「Topics定例」「レビュー制度」
    　　③ 理論と実践の反復「輪読会」
    71

    

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72. ・グリー特有の環境
    72

    Appendix
    発表内では紹介しきれな
    かった「グリー特有の環
    境」について紹介。本編で
    紹介した3要素以外で、
    データアナリストを作る上
    で影響があったと思われる
    内容になっている。

    

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73. グリー特有の環境
    良かった点：3つ
    73

    

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74. 良かった点①
    グリー特有の環境
    • 誰が言ったかではなく、何を言ったか、が重視される文化
    • 新人だからといって、意見がぞんざいに扱われるようなことはない
    • ただし、発言に一定のロジックは必要（逆にロジックさえあれば立場は関係ない）
    • 成長とのつながりとして、仮に、意見が対等に扱われなければ、アウトプットに違
    和感を抱きながら進めることになり、成長する上での障壁となるが、そのようなこ
    とは一切ないため、成長の確度が高まりやすい
    • どのスキルの成長にもつながった
    74

    

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75. 良かった点②
    グリー特有の環境
    • 綺麗に整備されたペタバイト級データの累積
    • リリース当初から、ほぼ欠損なくデータが揃っている
    • アプリ内のユーザーの細かな行動についてもログが落ちている
    • 成長とのつながりとして、他社では、分析の前処理に時間がかかりすぎるというこ
    とを聞くが、そのようなことは一切ないため、本質的なデータ分析に集中して時間
    を割けることで、成長の確度が高まりやすい
    • 主に、分析系タスクに必要なスキルの成長につながった
    75

    

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76. 良かった点③
    グリー特有の環境
    • データ分析が活用される意思決定プロセス
    • 現場や経営層といったレイヤーを問わず、根拠となるデータに基づいて意思決定を
    行うプロセスが定着している
    • 「感覚的には違和感ないですが、データとしてもそうなってましたっけ？」と
    いった発言など
    • 成長とのつながりとして、他社では、分析を行っても、最終的には勘と経験で物事
    が進み、やりがいがないという話を聞くが、そういうことはほぼ起こらないため、
    日々の業務にモチベーションを高く保てることで、成長の確度が高まりやすい
    • 主に、分析系タスクに必要なスキルの成長につながった
    76

    

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77. グリー特有の環境
    イマイチな点：3つ
    77

    

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78. イマイチな点①
    グリー特有の環境
    • 統計学・機械学習に精通した人が多くない
    • アナリシスグループの全員が、統計学や機械学習に詳しいわけではない
    • また、入社後の研修で学べる環境が整っているわけでもない
    • 現状、アナリシスグループ内で統計学や機械学習に詳しい方は、大学時代に専
    攻されていた方が多い
    • 成長への影響として、自分の上司や担当の先輩が誰になるかによって、その方の統
    計学や機械学習の知識量に差があるため、場合によっては成長の効率を下げる
    • （言わずもがな）主に、 統計学・機械学習の成長の妨げになりやすかった
    78

    

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79. イマイチな点②
    グリー特有の環境
    • データ基盤が事業によって統一されていない
    • 一部のゲーム事業ではHadoopをベースにした内製のデータ基盤を用いていたり、
    メタバース事業ではBigQueryを用いていたりと、データ基盤が事業によって統一
    されていない
    • 成長への影響として、SQL構文が微妙に異なるため、原因を特定しづらいエラーに
    躓くタイミングが多く、成長の効率を下げる
    • 主に、SQLの成長の妨げになりやすかった
    79

    

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80. イマイチな点③
    グリー特有の環境
    • 各個人が担当する業務領域が広すぎる
    • 事業別に担当を持つからこそ、データ基盤系のタスクから、分析系のタスクまで、
    その事業内で、各個人が担当する業務の幅が広い
    • 成長とのつながりとして、業務領域が広い分、何でも屋にやりやすく、アナリスト
    としての専門性を磨くことに集中しにくい
    • どのスキルの成長にも妨げになりやすかった
    80

    

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81. View Slide