メルカリにおけるDashboard Replacementの事例 / 20190906 Looker User Meetup Merpay

JPメルカリとメルペイは2018年に既存のBIツールをLookerに総入れ替えしました。
その時の苦労話です

Transcript

1. 1 メルカリにおけるDashboard Replacementの事例 ~ Looker統治の成功までに伝えたこと、決めたこと、やったこと ~ hase-ryo Data Analyst / Data Manager @ merpay.inc
2. 2 Looker導入を決めてからの話です • 導入を決めてからのタスク • コミュニケーション • ユーザーの反応 これらのイメージをつけることの一助になれば幸いです 他のBIツールからの乗り換え　＆　 どうやって社内に浸透させたか？が主題
3. 3 自己紹介 hase-ryo
4. 4 Data Analyst 兼 Data Manager 長谷川 亮 @ merpay.inc データマネジメント >> データ分析 データ「を」どうにかする仕事 Lookerでデータの民主化 データガバナンス MicroService環境におけるデータ統合 セキュリティ etc.. マーケティングリサーチ WEBメディア BtoBtoC メルペイ
5. メルカリのご紹介

6. 6 メルカリ 国内No.1フリマアプリ「メルカリ」
7. 7 メルカリの流通総額 約 4,902億円 / 年間
8. 8 利用実績推移（JP／通期）
 2,320 3,468 GMV¹
 4,902億円
 単位：億円
 FY 2017.6 FY 2018.6 212 334 売上高
 462億円
 単位：億円
 FY 2017.6 FY 2018.6 845 1,075 MAU² 1,357万人
 単位：万人
 FY 2017.6 FY 2018.6 出典：会社資料。JP版メルカリ事業の通期決算概況（FY2019.6）より。
 1. キャンセル等を考慮後の取引高の合計
 2. Monthly Active Userの略であり、1ヶ月に一度以上利用した登録ユーザーの数
 4,902 FY 2019.6 462 FY 2019.6 1,357 FY 2019.6
9. メルペイのご紹介

10. 10 メルペイ＝キャッシュレス スマホ決済
11. メルカリ 「メルカリ」アプリでそのまま使える
12. 「メルカリ」の売上金がすぐに使える
13. 13 代表的な加盟店
14. 14 Looker移行の始まり Agenda もくもく移行計画 その後の世界 02 03 01
15. 15 Looker移行の始まり
16. 16 US & UKで既に浸透していたLooker UK mercari JP mercari & merpay US mercari すごくいいよ！ 最高だよ！
17. 17 UK mercari JP mercari & merpay US mercari Lookerやります！
18. 18 既存のBIツールはかなり作り込んでいた。だが辛い点も 見出し データソースを追加できる弊害 分析にSQLが必須 • クエリレベルのばらつき • TB級の危険なクエリ発行 • 俺の考える最強の中間テー ブルがいくつも生まれる • 車輪の再発明 • ローカル定義の氾濫 • 何が正解かわからない グラフのデータをいじれる弊害
19. 19 Lookerは辛みを解決してくれそう！ 見出し データソースを追加できる弊害 分析にSQLが必須 • クエリレベルのばらつき • TB級の危険なクエリ発行 • 俺の考える最強の中間テー ブルがいくつも生まれる • 車輪の再発明 • ローカル定義の氾濫 • 何が正解かわからない グラフのデータをいじれる弊害 • ExploreでSQL不要の分析 • 抽出範囲の最適化 • View単位でデータソースを 統制 • View同士をJoinして拡張 • Githubと連携して定義を バージョン管理 • PR->Reviewで変更監視
20. 20 Lookerは辛みを解決してくれそう！ 見出し データソースを追加できる弊害 分析にSQLが必須 • クエリレベルのばらつき • TB級の危険なクエリ発行 • 俺の考える最強の中間テー ブルがいくつも生まれる • 車輪の再発明 • ローカル定義の氾濫 • 何が正解かわからない グラフのデータをいじれる弊害 • ExploreでSQL不要の分析 • 抽出範囲の最適化 • View単位でデータソースを 統制 • View同士をJoinして拡張 • Githubと連携して定義を バージョン管理 • PR->Reviewで変更監視 データを見る側は知ったこっちゃない
21. 21 Lookerは作り手にとって優しいツールだが・・・？ データを見ている側は 　今まで見ていたものが見れなくなる ことの方が大事件
22. 22 意思決定を阻害しない データの価値は意思決定！ 見ていたデータが見れなくなる →意思決定できない！ という状況は避けたい・・・ →◦◦にあってLookerにはない情報を殲滅 →必要なものは全て移行するという決定
23. 23 大変だけど断捨離のいい機会だった 移行は大変だけど・・・ • 重要なデータの洗い出し • 指標のロジック確認 • アーキテクチャの再構成 組織としてデータの扱い方を見直 すいい機会だった
24. 24 もくもく移行計画
25. 25 トップダウンで締め切りを決める 移行計画のポイント 全体周知とダッシュボードの洗い出し 初期構築はデータのプロフェッショナルで 02 03 01
26. 26 トップダウンで締め切りを決める ボトムアップでは移行が終わらない ユーザーは使い慣れたものを好む →定義とデータソースが統合できない 導入したい組織単位でやり切る約束をする （全社、部門、チーム、...） →リーダーのコミットが必要
27. 27 全体周知とダッシュボードの洗い出し 移行計画をデータを使う全社員相手に告知 「今見ているダッシュボードがあれば教えて」 と対象を洗い出す期間を設定 →挙げられたダッシュボードは全て移行対象に 期間内に挙げられなかったダッシュボードは 見られていないと判断。移行しない
28. 28 初期構築はデータのプロフェッショナルで Lookerの最初の構築はハードルが高い 効率的なクエリを書けるSQL力 Githubの知識 LookMLの仕様を理解 etc… →BIチーム全員で初期構築 →LookMLの書き方やダッシュボードの作り 方のベストプラクティスを確立
29. 29 移行のスケジュール
30. 30 その後の世界
31. 31 細かい要望は移行完了後に 実際に動いているものを見ると触りたくなる グラフを作りたい Slackに投稿したい こんなデータも見れるようにしたい etc… →なんでも質問できるSlackチャンネル作成 →Slack BotでExplore権限取得できるように →wikiにベストプラクティスを集約 →トレーニング実施
32. 32 ユーザー数は移行開始から8倍 1.3 万 x8.0 User Looker 移行開始
33. 33 Lookerを使う領域が増えた 会計分析 プロダクト分析 テストパフォーマンス 可視化 運用モニタリング 開発効率分析 HR分析
34. 34 Looker環境も巨大に 1600+ Dashboard 300+ View 600+ Looks 9 project
35. 35 Looker利用状況のモニタリング 活用が広がった分、生まれた課題もある 適切なユーザーグループと権限管理 LookML開発スキルの底上げ 02 03 01
36. 36 Thank you!