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データ組織の課題と コラボレーション・サーバー

Ikuya Murasato
January 31, 2020

データ組織の課題と コラボレーション・サーバー

2020/1/31(金) に開催したExploratory データサイエンス勉強会#12の株式会社リクルートマーケティングパートナーズ様のご登壇資料です。

Ikuya Murasato

January 31, 2020
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Transcript

  1. データ組織の課題と
    コラボレーション・サーバー
    データイノベーション推進部 データ分析グループ 林田 祐輝
    株式会社リクルートマーケティングパートナーズ
    2020.01.31 Exploratory データサイエンス勉強会 & ミートアップ

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  2. ソーシャルゲーム開発会社でデータ分析基盤の整
    備や分析を担当した後、2017年に株式会社リク
    ルートマーケティングパートナーズに入社。
    スタディサプリ全般に関わる分析、チームマネジメ
    ントを担当。
    Exploratory歴は1年ちょい。
    林田 祐輝 @yukihayashida
    Career
    Job

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  3. 今日話すこと
    ● (弊社の)データ組織の課題
    ● コラボレーション・サーバーについての導入事例 見解
    話さないこと
    ● データ分析事例
    ● Exploratory デスクトップについてのHow to
    こんな使い方もあるよとか懇親会で教えてもらえる嬉しいです。
    はじめに

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  4. Agenda | 01
    02
    03
    弊社のご紹介
    データ組織と課題
    コラボレーション・サーバーを考える

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  5. 弊社のご紹介
    01

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  6. 弊社のサービス
    出会い・結婚・出産 自動車 学習・進路

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  7. 弊社のサービス
    出会い・結婚・出産 自動車 学習・進路

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  8. 日本 インドネシア フィリピン メキシコ
    対象学年 小・中学校 高校 大学・社会人 高校 高校 中学
    オンラインビデオ
    (B to C)
    オンラインビデオ&
    アセスメント
    (B to B to C)
    オンラインコーチング
    各国で様々なサービスラインナップにて事業展開をしています
    パーソナルコーチプラン
    サービスラインナップ

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  9. データ組織と課題
    02

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  10. 組織について
    海外支店 Quipper Global(Indonesia, etc) 
    ToC
    日本支店 スタディサプリ ENGLISH
    横断的技術
    プロジェクト
    Data
    SRE
    学校向け
    Web Mobile Design PM
    Web Design PM
    データ組織

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  11. 企画提案
    研究開発
    実証実験
    性能改善
    本番実装
    本番運用
    効果検証
    要因分析
    施策立案
    データ分析
    データサイエンティスト
    データプロダクト
    開発
    データエンジニア
    データプロダクト
    企画
    データリサーチエンジニア

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  12. 企画提案
    研究開発
    実証実験
    性能改善
    本番実装
    本番運用
    データ分析
    データサイエンティスト
    データプロダクト
    開発
    データエンジニア
    データプロダクト
    企画
    データリサーチエンジニア
    Exploratory
    デスクトップを活用

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  13. 伴走分析
    データ抽出


    中学講座・小学講座
    大学受験講座・高校講座
    スタディサプリ
    日常
    英会話
    TOEIC L&R
    TEST 対策
    スタディサプリ
    ENGLISH
    モニタリング(Looker)
    学校導入
    ビジネス
    英語
    効果検証
    事業KPI
    学習効果
    効果検証
    事業KPI
    学習効果
    BizDev ・ PM
    マーケティング 高校営業
    BizDev ・ PM
    マーケティング

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  14. 日常
    英会話
    TOEIC L&R
    TEST 対策
    ビジネス
    英語
    伴走分析
    データ抽出


    スタディサプリ
    スタディサプリ
    ENGLISH
    モニタリング(Looker)
    学校導入
    効果検証
    事業KPI
    学習効果
    効果検証
    事業KPI
    学習効果
    BizDev ・ PM
    マーケティング 高校営業
    BizDev ・ PM
    マーケティング
    サービス単位で
    アナリストを配置
    事業の成り立ちや紐づくデータベー
    スが異なるため、チームが分かれて
    いる。
    中学講座・小学講座
    大学受験講座・高校講座

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  15. 抽出業務の比重が多く、そこに業務が
    集中して探索的なデータ分析に割く時間
    が取れない。
    抽出が効率化する環境作りや、非アナリ
    ストによる抽出スキル育成など。
    テーブルの定義、ドメイン知識、各指標
    の定義・出し方など、分析をする上での
    前提知識がまとまっていない。
    知っている人からの口伝に依存してい
    る。
    データ分析組織の課題
    ナレッジ共有 データ知識 抽出業務の効率化
    過去に行った分析結果の参照や、サー
    ビス間での分析結果のシェアを行えるこ
    と。
    分析手法、流れ、クエリなどが追いづら
    い。

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  16. データ分析組織の課題
    分析Handbookの作成 ドキュメント整備 SQL講習会の実施
    抽出業務の比重が多く、そこに業務が
    集中して探索的なデータ分析に割く時間
    が取れない。
    抽出が効率化する環境作りや、非アナリ
    ストによる抽出スキル育成など。
    テーブルの定義、ドメイン知識、各指標
    の定義・出し方など、分析をする上での
    前提知識がまとまっていない。
    知っている人からの口伝に依存してい
    る。
    ナレッジ共有 データ知識 抽出業務の効率化
    過去に行った分析結果の参照や、サー
    ビス間での分析結果のシェアを行えるこ
    と。
    分析手法、流れ、クエリなどが追いづら
    い。

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  17. 【ナレッジ共有】分析Handbook

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  18. 【データ知識】ドキュメント整備
    Github の Wiki
    Google
    スプレッドシート

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  19. 【抽出業務の効率化】SQL講習会

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  20. ● ナレッジ共有 ☀
    ○ 分析Handbookには月1、2本のペースで追加。
    ○ タグ検索なども自分たちのお手製。(少しメンテナンスが必要)
    ● ドキュメント整備 ☂
    ○ テーブル定義などはまとめたが、完全に網羅できてない。
    ○ いくつかのツールが乱立している。(スプレッドシート、 Github Wiki、Tettra)
    ○ 作ったドキュメントがどこにあるか問題。
    ● SQL講習会 ☁
    ○ 実施直後の満足度は高い。
    ○ 業務要件によってデータに触れる機会に波があり、スキルが定着しない。
    各改善策の実施状況

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  21. コラボレーション・サーバーを考える
    03

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  22. コラボレーション・サーバー:インサイト

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  23. コラボレーション・サーバー:データカタログ

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  24. データカタログ
    ● データ定義をデータカタログにする
    ● みんな大好きサマリビューが使えるのも

    コラボレーション・サーバーに期待できること
    ナレッジ共有 データ知識 抽出業務の効率化
    コラボレーション・サーバー Exploratory デスクトップ
    インサイト・ノート
    ● ノートは弊社のHandbookと同じ
    Markdown構造。
    ● タグや検索が使えるので、アクセス性も
    高い。
    ● View数やLike数などでエンゲージメント
    も確認できる。
    ● EDFのDownloadで、他の人の作業内
    容を追随可能。
    ツール教育
    ● SQL + データラングリング + 集計で、
    データ抽出ができる人が増やせる。
    データカタログ
    ● よく使う便利なデータマート + スケジュー
    ル + Download機能で、SQL使わず
    Explroratoryだけでデータ出しが完結
    するかも。

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  25. ● ツールが増えること(ドキュメント管理ツールと捉えた時)
    ○ 分析ツールまでなら、アナリスト個人で完結できる。
    ○ ドキュメントやナレッジ共有ツールなら、他の組織と統合するか?論があがる。
    ■ 既存のドキュメントとの統合。
    ■ 開発組織のドキュメントを混ぜるのか?会社のルールなども盛り込むか?
    ● 他分析ツールとの統合・棲み分け
    ○ コラボレーション・サーバーへの編集には、 Exploratory(Desktop)を使うしかない。
    ○ R Studio / Jupyter Notebook / Tableauなど、使用している他ツールとの棲み分け。
    ○ メンバーによって業務での使用頻度が異なるので、 Exploratoryを同じ粒度で使用しない。
    ■ ノート編集だけで十分なユーザー → Exploratoryの機能はtoo much。
    (一方で)コラボレーション・サーバーで検討が必要な点

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  26. まとめ
    期待すること
    良かったこと
    ➔ Exploratoryがないと始まらないので、他のツールとの併用できること。
    ➔ パワポなど既存の分析報告をExploratoryのノートに楽に変換できる。
    ➔ ドキュメント問題は組織全体の課題に及ぶので、分析ナレッジを超えた使い道。
    ➔ コラボレーションサーバの一部だけ編集可のライセンスが欲しい。(ノートだけとか)
    ➔ インサイト(特にノート)などは、既にある分析ナレッジを共有するのに便利。
    ➔ データカタログを使えば、定義書+サマリビューでの確認で、データの理解が早そう。
    ➔ EDFのDownloadで、他のラングリングやアナリティクスを追随できる。
    ➔ インサイトやデータを整備する仕組みがない(ex. 立ち上げたばかり)では助かる。

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  27. コラボレーション・サーバーはExploratoryデスクトップと異なり、
    今までの分析業務フローを大きく変えるものだと感じた。
    組織内外での連携強化など、他の分析ツールにないメリットがあり、
    導入に当たる障害・懸念などを今後解決していけるかに期待したい。
    まとめ

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  28. ご静聴ありがとうございました

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