M&A戦略を支えるデータマネジメント (MIDAS Tech Study #16 GENDA Komiyama)

こちらのイベントの登壇資料
https://midastech.connpass.com/event/309991/

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1. M&A戦略を支える データマネジメント 2024/04/25 GENDA 小宮山紘平 1
2. 2 自己紹介 小宮山 紘平 / こみぃ / kohei komiyama X(Twitter): @kommy_jp Facebook: kohei.komiyama Blog: https://zenn.dev/kommy339 著書: https://amzn.to/3PuM5S0 担当 データに関してなんでもやる 最近はデータ以外でもなんでも やってる データチームマネージャー 所属 株式会社GENDA マジック・ザ・ギャザリング 筋トレ 脱出ゲーム 趣味
3. © GENDA Inc. 世界中の
 人々の人生を
 より楽しく
 Aspiration 人が人らしく生きるために「 楽しさ」は不可欠と考え、 私たちは「世界中の人々の人生をより楽しく 」という Aspiration（アスピレーション＝大志）を掲げています。
4. © GENDA Inc. GENDAグループ概観
5. © GENDA Inc. 各社の開発支援 GENDAテックメンバー 正社員 + 業務委託 正社員 + 業務委託 正社員 + 業務委託 正社員 + 業務委託 純粋持株会社のGENDAにテックメンバーが所属 各社に所属しないことで横断的に開発可能な状態にする 技術スタック・ツール統一を推進 テクノロジー組織概要 etc. 正社員 + 業務委託 プロダクト開発部 プロダクトマーケティング部 IT戦略部
6. 目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント • 総括 6
7. 目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント • 総括 7
8. • 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい 8 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると？
9. • 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい 9 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると？ とてもチャレンジング！！！
10. • 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい 10 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると？ とてもチャレンジング！！！ こういう展開でこそ 俺は燃えるやつだったはずだ・・・！！
11. 目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント • 総括 11
12. • 各グループ会社ごとにデータ基盤を構築 • 各種データソース -> Snowflake -> dbt -> BIツール or ReverseETL • BIツール ◦ Redash ◦ 各グループ会社の既存のBIツール • データ・アプリケーション ◦ Streamlit ◦ 手の込んだ開発を行ったツール • MWAA • Git 12 GENDAのデータ基盤
13. 13 例：GENDA GiGO Entertainmentのデータ基盤 データの一次加工 データ分析作業 MLなどで利用 フロー管理 IaC 運用ツール データ・アプリケーション
14. • グループ会社ごとに分けているのはセキュリティ等の事情 • データ基盤は横展開を意識してシンプルな設計思想 ◦ とにかく一回Snowflakeに集めてdbtで加工してから使う • フローはMWAAで管理してGitでバージョン管理 ◦ 横展開できる • BIツールはRedashを提供しつつ既存のツールと両立 ◦ 各社の既存の運用を尊重 • 運用に最適化されたツールを独自に開発 ◦ Streamlit or 手の込んだ開発 ◦ この次の章のお話 14 GENDAのデータ基盤がこうなっている理由
15. 目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント • 総括 15
16. • データエンジニア ◦ データ基盤を構築する ◦ ReverseETLや運用ツールの開発 • データマネージャー ◦ データの品質と正しく使われることを担保する ◦ データマートの作成 ◦ ダッシュボードの作成 • データサイエンティスト ◦ データサイエンス全般を担当 16 データチームの3つの役割
17. • データの品質及び正しく使われることを担保する役割 ◦ 上記を達成するための基盤と体制を整備する ◦ ビジネス職と相談してデータマートやダッシュボードの作成 を行う • データエンジニアやデータサイエンティストとは違う能力が求め られる ◦ 兼任で行うにはあまりにも大変なので専門分化させるべき 17 特徴① データマネジメント担当の設置
18. • 事業ごとにまちまちなデータ事情を柔軟に吸収して横展開できる 18 特徴② シンプルな基盤設計にする データの一次加工 各社の事情に 合わせて活用 各社の事情に 合わせたパイプライン ここだけ共通化
19. • データにまつわる事情は各グループ会社でまちまち • まずは信頼関係を築く必要がある ◦ データ活用は徳 19 特徴③ 徹底的なヒアリングから始める
20. • データは使われないと意味がない ◦ BIツールとデータマートを提供するだけでは使われない • 想定通りに使ってくれないとむしろリスクになるケースも • じゃあ運用チームが望むそのものを作りましょうという発想 ◦ 最初は手の込んだ開発をしてGiGO NAVIを作った ◦ 最近はStreamlitでデータチーム単独で開発している 20 特徴④ データ・アプリケーションの提供 手の込んだものが作れるが 開発チームが必要 データチーム単独で Pythonで開発可能
21. • データマネジメントの専門職を設置する • シンプルな基盤設計にする • 徹底的にヒアリングして現場と協同する • アプリケーションを提供してデータ活用の最終地点までサポート 21 GENDAのデータマネジメント戦略のまとめ
22. 目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント • 総括 22
23. 23 グループ間シナジーを生むデータ活用（将来の展望）
24. • 事業間でデータ連携を行う仕組みの整備 ◦ 共通のマスターデータ ◦ 顧客データを横断で扱う仕組み • MAツールの導入 24 グループ間シナジーを生むデータ活用のための仕込み データ
25. エンタメレコメンドシステム 25 データサイエンスによる貢献 現在 （同一エンタメ内） 未来 （異種エンタメ間）
26. 目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント • 総括 26
27. • データマネジメントを広い概念と捉える ◦ データ基盤を作るだけではない ◦ データマートを作るだけでもない ◦ 事業を理解し、データ基盤とデータマートを構築し、活用の ためのツールを作るまでがデータマネジメント • 丁寧さとシンプルさを大切に ◦ 現場との丁寧なコミュニケーションがデータ活用の鍵 ◦ データ基盤はシンプルイズベスト 27 GENDAのデータマネジメント
28. 最後に
29. We are hiring!!! 29 GENDA Creators Blog メンバーの人となりはこちら 株式会社GENDA 採用情報 募集要項はこちら 公式note https://blog.genda.jp/creators/ https://note.com/genda_jp/ https://genda.jp/careers/