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無駄分析を無くすためにRettyが取り組んだ3つのこと

Masaya Hirano
September 03, 2020

 無駄分析を無くすためにRettyが取り組んだ3つのこと

Masaya Hirano

September 03, 2020
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  1. 自己紹介 • 名前:平野 雅也(Hirano Masaya) • 所属:Retty株式会社 データ分析チームMGR ◦ データまわり色々やってます

    • 職種:エンジニア→データアナリスト • 食種:ステーキ(補足:Rettyには食の担当制度があります) Retty データ分析チーム - 立ち上げ2年目の振り返り Rettyの意思決定を最大化!データ分析チームの取り組みを ご紹介
  2. 日本最大級の実名グルメサービス「Retty」
 
 
 
 
 実名制
 オススメの口コミ
 友人との「つながり」 
 口コミ内容はポジティブな“おすすめ”で

    きるお店を投稿。
 点数評価ではありません。
 Rettyのサービス内で“友人”や“食の 嗜好が合う同士”がフォロー機能でつ ながっているSNS型です。
 実名制口コミの信頼度が非常に高いグ ルメサービスです。
 2011年6月にサービスを開始した実名グルメサービス「 Retty」は、 グルメに強いこだわりを持つ方々を中心に、 「オススメ」したいお店の情報を実名ベースでご 投稿いただく形で運営しています。 「自分にベストなお店が見つかる」グルメサービスとして、 20~40代の男女を中心に、 幅広い年代にご利用いただいていま す。
  3. データ基盤が整っていなかったから
 
 
 
 
 • 一箇所にデータがないので、テーブル間のJOINが出来ない ◦ データを整備するだけで一苦労 ◦

    エンジニアリングスキルが求められるのでそもそもスキル的に足りない • 大量のテーブルやログへの理解が難しく、SQLを書くことの難易度が高い 引用元 RDS アプリログ Webログ どうやってjoinしよう... 複雑過ぎて合っているか 不安...
  4. 認識・信頼・リソースが不足していたから
 • 認識不足 ◦ 組織がアナリストの役割がどこまでかを認識していなかった ◦ データ出しをする人=アナリストになってしまっていた • 信頼不足 ◦

    現場の人のほうが筋の良い仮説が出せる場合は多く、見たいデータを出してもらうだけを依頼する ほうが短期的には効率が良いと思われていた • リソース不足 ◦ 分析需要に対してデータ出しができる人材が足りていないため、アナリストにデータ出しの依頼が 偏っていた
  5. • 前提 ◦ 肌感とはステークホルダーや自社、業界の理解のこと ◦ 以下の状況で起きていた i. 意思決定者も人によっては忙しく仮説出しに深くコミットできないケース ii. 意思決定者もそこまで肌感を持っておらず仮説が出てこないケース

    iii. 依頼されたわけではなくアナリスト自らの意思で分析をするケース • この状況だと、アナリスト自らが問題設定〜提言まで求められる • しかし肌感が足らず良い仮説がだせない ... アナリストの肌感が足りず筋の悪い仮説を出してしまう
 結果として分かりきった分析結果や 実行不可能な施策立案をしてしまう
  6. BigQueryExpertでデータ出しができる人を増やした
 
 
 
 
 
 BigQueryの勉強会を行い、自らデータ出しを行える人を増やした DWHユーザーが2倍に増えた 提供価値 以下の時間的コストを支払う必要あり

    • 最大3ヶ月の期間 ◦ 期間中でレベル3に到達した場合、本人の意 思により今プログラムを終了することができ る。 • 毎週3hの時間確保 ◦ 演習2回: 2h ◦ 予習/復習: 1h ※人によっては目標に入れている 内容 ・1h×週2回みんなで集まり、ひたすら演 習問題を解く ・わからない点を質問し放題 受講者コスト