多様な成熟度のデータ活用を総合支援するKADOKAWA Connectedのデータ組織について

2022年6月16日開催『DataOps Night #2 ～データ活用のための組織体制について話そう～』の@saka1さんの発表資料です。
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KADOKAWA Connected(KDX)のデータ組織は、KADOKAWAグループの多数の事業に対してデータ活用支援を行っています。 グループの各事業はそれぞれ固有の状況に置かれているため、抱えている課題や、データ利活用の成熟度も様々です。「SQLを沢山実行したいんです」「あの指標のダッシュボードが欲しいんですが」「何をすれば私の業務にデータを活かせますか？」「巨大スプレッドシートがつらいのですが何とかなりませんか」などなど本当に多様です。 こうした多様な依頼・相談をさばくために、KDXのデータ組織はどのような構造になっているかを紹介します。私たちなりの工夫点や、数年間組織を回してみて良かった点・反省点などにも触れられたらと思っています。

KADOKAWA Connected 採用サイト：https://kdx.co.jp/career/

Transcript

1. 多様な成熟度のデータ活用を総合支 援するKADOKAWA Connected のデータ組織について KADOKAWA Connected @saka1
2. あなたは誰？ • ID: @saka1 (さかいち or さかい) • Twitter: @saka1_p ドワンゴでWebサーバサイドエンジニアでした 最近はKADOKAWA Connected(略称:KDX)という会社に 出向してデータエンジニア的なことをやっています ※ KDXはKADOKAWAの機能子会社です
3. 本日のテーマ： データ組織（とか）
4. @saka1の所属組織 の事例紹介をします
5. なぜ発表: 中規模の事例紹介があんまりない 複数事業を扱うが、巨大企業ほどのリソースはない 組織やガバナンスを工夫しないとスケール効率が悪い 世界的企業 国内の巨大tech企業 扱うデータ量 ベンチャー スタートアップ データ基盤の 利用者数 KDXはこの辺 • データ量: 約250TiB • データ基盤利用者: 数百人 • テーブル数: 約3500
6. 資料の流れ • KDXのデータ組織が扱う事業領域 ◦ データを扱う組織は対象事業の構造に影響を受ける ◦ 対象事業はどんな状況なのか？ ごく簡単に紹介 • 各事業のデータ利活用推進のための組織体制 ◦ どういうチーム編成？ ◦ どんな工夫をしている？ • ここ数年で我々が学んだこと ◦ 何が上手くいって、何が反省点だった？
7. 事業領域 KADOKAWAグループの多様な事業の難しさ
8. KDXのデータ組織の位置 • KADOKAWAグループ各社に「データ基盤」「データ分析支援」 などの各種サービスを提供している ◦ 歴史的にはドワンゴのデータ分析系の部署から派生・発展 KADOKAWA Connected 今回お話する データ組織 KADOKAWAグループの他の企業（たくさんある） ドワンゴ KADOKAWA KADOKAWA Game Linkage バンタン サービス提供 etc etc
9. KADOKAWAグループ ＝ 出版？ • 出版はKADOKAWAの祖業であり存在感は大きい • 出版のみならず、映像、ゲーム、Webサービス、教育、MD、コトビジネス、イン バウンド関連などの幅広い事業を展開 ◦ ECサイト: 「電撃屋」 ◦ Webサービス: 「ニコニコ」 ◦ コトビジネス: 「ところざわサクラタウン」 ◦ 教育事業: 「バンタン」 ※ これらはあくまで KADOKAWA Connectedのデータ組織の取引先の例です 多数の事業でデータの利活用は求められている
10. データ利活用を考える上での対象事業の特徴 • 特徴であり難しいところ ◦ データ利活用の成熟度が非常にばらついている SQLとTableauで 仮説検証を回せる ダッシュボードが欲 しい まずは何をすれば いいですか？
11. データ利活用を考える上での対象事業の特徴 • 対象事業の組織の状況にもばらつきがある 事業にデータ活用 の専門部署がある ある部署では、 データ活用への期 待が高まっている 担当者が1人で 頑張ろうとしている
12. 参考: 成熟度に応じた組織構造 • 『実践的〜』3章ではデータ活用の成熟度に応じた組織モ デルが提示されている ◦ 集権型 ◦ 分権型 ◦ ハイブリッド型 • 我々の場合は「いろいろ混ざっている」複雑な状態 ◦ 個々の事業によって次の課題が違う ◦ 歴史的経緯でドワンゴはセルフサービス化まで進んでいる ▪ 他の事業は道半ばなことが多い
13. KDXのデータ組織の 編成・工夫
14. 現在のKDXのデータ組織 データプラットフォーム サービス データソリューション サービス データコンサルティング サービス ※ 実態はもう少し複雑ですが本筋に影響がないため省略しています • 大きく見ると3サービス（チーム）が分業している
15. データプラットフォームサービス データプラットフォーム サービス Snowflakeのユーザ管理や コスト最適化など 認証システム(Auth0)管理 • データ基盤の管理をする • 利用者の最大公約数の機能 を整備していく ◦ セルフサービス化がんばる ◦ 運用コストがデータの量に比 例しないように Fluentdクラスタ, Embulkの提供
16. データソリューションサービス データソリューション サービス • プラットフォーム上のデータ から価値ある情報を抽出す るのが仕事 • プラットフォームと分業 ◦ プラットフォーム上のデータの 詳細を知っている ◦ プラットフォームの外側は知ら ない ETL/ETL用のシステム管理 データカタログの整備 機械学習アプリケーション開発 BIツール(Tableau)提供
17. データコンサルティングサービス データコンサルティング サービス • 顧客接点の確保と課題整理 ◦ データで困ったら KDXに相談が来るように ◦ 抽象的な要求を技術の問題に 落とし込む ◦ データ利活用をしたい人を掘り 起こしていく • リテラシー向上施策 ◦ 利用者のトレーニング 相談窓口の提供 リテラシートレーニング プロジェクトの立ち上げ支援
18. 我々なりの工夫点とは？ • チームを「サービス」として振る舞わせる ◦ オーナーがいる ◦ サービスメニューを設定している ◦ 管理会計の単位としている
19. イメージ XXXXサービス • サービスには オーナーがいる ◦ 1人 ◦ ロードマップの策定や タスクの推進に関する責任が 移譲されている
20. イメージ XXXXサービス • サービスには メニュー設定がある ◦ 何を提供するか ◦ 何円かかるか ◦ 品質基準はどうなっているか • サービス間および顧客間と のインタフェース定義 アクセスログをデータ基 盤にストリーミング転送し ます 対象アクセスログ1件に つき◦万円/月 リードタイムは標準◦日
21. イメージ XXXXサービス • サービス単位で 会計処理する ◦ 原価どうなってる？ とか • 理想は、全てのサービスが 黒字を維持拡大できること ※ 例えばデータ基盤はコストセンターと見なされや すいので「サービスを提供している」と処理すること で、価値測定の近似をしやすくしている 今月の収支 収入◯円 費用△円 うち人件費XX円、AWS 費用YY円、…… 変動要因: 円安でAWS が値上がりした
22. 学んだこと 上手くいったり、いかなかったり
23. 結局その組織構造は上手く行ってる？ • 良いところは結構ある ◦ メニューの明記でサービス間の疎結合化が促進される ▪ 摩擦が減った ◦ オーナーへの高い裁量・権限移譲 • コンサルティングサービスの整備は有効だった ◦ 整理されない雑多な要求が開発チームに流れ込む前に交通整理 ◦ 問題が何なのか把握するほうが先決なことは多い
24. 結局その組織構造は上手く行ってる？ • どうしても難しい箇所は残っている ◦ 管理会計が複雑すぎて理解が難しい ◦ サービスのオーナーの負荷が高い ▪ 小さいとはいえ会計上の処理までできなければならず、 要求スキルが多い ◦ メニューがきれいに分割できない箇所がある ▪ 抽象的な業務は「まず相談してください」みたいになりがち
25. 終わりに 発表時間はたぶんギリギリ
26. まとめ • KDXのデータ組織は、多様な成熟度の事業のデータ利活用を 推進していく立場にある • 組織と制度的な工夫でそれに対応しようとしている • 全部が上手く行っているわけではない ◦ 常に課題があるので改善しようとしている
27. We are hiring! • KDXでは求人をしています（2022年5月時点） ◦ 株式会社KADOKAWA Connected 採用サイト • Twitter DM等のカジュアルな連絡も歓迎します 🙌 ◦ 例: ▪ カジュアル面談したい ▪ データ基盤について雑談したい