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意思決定を最大化するための”ループ”とループを回すための”施策”

 意思決定を最大化するための”ループ”とループを回すための”施策”

Masaya Hirano

June 16, 2022
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Transcript

  1. 自己紹介
 • 名前:平野 雅也(Hirano Masaya)
 • SNS:retty, youtrust, twitter
 •

    所属:Retty株式会社 データ分析チームMGR 
 • 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)
 ▼過去の取り組みがわかる記事 
 Rettyデータ分析チームの情報発信をまとめました|Retty Inc.|note
 

  2. データ活用の品質と生産性を高める仕組み作り 
 
 データ活用者にデータを届ける(データパイプラインの構築) 
 データ品質を高い状態にする(DWH開発) 
 データ活用のためのツール作り(BI開発) 
 2018年4月にチーム発足


    意思決定の最大化
 組織で発生する意思決定の 
 「早さ・納得感・正しさ」を高める 
 組織の意思決定を最大化することがミッション
 メ イ ン 領 域
 意思決定支援
 アナリストが、現場の意思決定を 
 定量定性分析を用いて支援する 
 データを活用して、ユーザーさ ん/飲食店さん/クライアンさん に価値提供
 データを活用する機能開発
 (e.g. お店のレコメンド, 人気店アルゴリ ズム)
 分析の民主化
 事業部の方々が、自分たちでデータ分 析をできるように、支援する 
 サ ブ
 領 域
 / 今 後 強 化
 し た い

  3. ①:0->1フェーズ ~ 立ち上げ
 - 派遣型体制で成功事例を作る
 
 
 ②:1->10フェーズ ~ 拡大


    - データの民主化のスタート
 
 
 ③:10->5->10フェーズ ~ 停滞と再出発
 - スクラム導入&業務フロー整備でDWH開発の停滞を乗り 越える
 
 ④:10->20フェーズ ~ さらに拡大
 - Lookerとオフィスアワーで利用者層を拡大
 各フェーズ
 ※施策とフェーズの番号は対応しています

  4. ①:0->1フェーズ ~ 立ち上げ
 - 派遣型体制で成功事例を作る
 
 
 ②:1->10フェーズ ~ 拡大


    - データの民主化のスタート
 
 
 ③:10->5->10フェーズ ~ 停滞と再出発
 - スクラム導入&業務フロー整備でDWH開発の停滞を乗り 越える
 
 ④:10->20フェーズ ~ さらに拡大
 - Lookerとオフィスアワーで利用者層を拡大
 各フェーズ
 ※施策とフェーズの番号は対応しています

  5. ①:0->1フェーズ ~ 立ち上げ
 - 派遣型体制で成功事例を作る
 
 
 ②:1->10フェーズ ~ 拡大


    - データの民主化のスタート
 
 
 ③:10->5->10フェーズ ~ 停滞と再出発
 - スクラム導入&業務フロー整備でDWH開発の停滞を乗り 越える
 
 ④:10->20フェーズ ~ さらに拡大
 - Lookerとオフィスアワーで利用者層を拡大
 各フェーズ
 ※施策とフェーズの番号は対応しています

  6. 施策②:非アナリストにDWHを展開&サポート
 BigQueryExpertの実施
 なぜ:非アナリストのデータ活用者を増やすため
 内容:
 - ”基本的なデータ抽出”スキル獲得を目標とした、BigQueryの学習 プログラム
 - 週2回×1時間の3ヶ月コース
 -

    業務で使うPMを中心にスタート
 
 #analysis_askの運用
 なぜ:非アナリストの分析を”良い意思決定”に繋げるためのサポート
 内容:
 - BigQueryや分析のことに関する相談やFBができるチャンネル
 - アナリスト、もしくは知っている人が回答する
 - 相談が発展してMTGになることもある
 現場で分析が進むようになることでデータ活用量が増加
 アナリストに依頼する分析難易度が向上
 非アナリストのデータ活用者が
 増えるループを追加

  7. ①:0->1フェーズ ~ 立ち上げ
 - 派遣型体制で成功事例を作る
 
 
 ②:1->10フェーズ ~ 拡大


    - データの民主化のスタート
 
 
 ③:10->5->10フェーズ ~ 停滞と再出発
 - スクラム導入&業務フロー整備でDWH開発の停滞を乗り 越える
 
 ④:10->20フェーズ ~ さらに拡大
 - Lookerとオフィスアワーで利用者層を拡大
 各フェーズ
 ※施策とフェーズの番号は対応しています

  8. ①:0->1フェーズ ~ 立ち上げ
 - 派遣型体制で成功事例を作る
 
 
 ②:1->10フェーズ ~ 拡大


    - データの民主化のスタート
 
 
 ③:10->5->10フェーズ ~ 停滞と再出発
 - スクラム導入&業務フロー整備でDWH開発の停滞を乗り 越える
 
 ④:10->20フェーズ ~ さらに拡大
 - Lookerとオフィスアワーで利用者層を拡大
 各フェーズ
 ※施策とフェーズの番号は対応しています

  9. 社員の半数がデータ活用をするようになった
 [月間]BigQuery利用者数推移 
 77UU
 月間BigQuery利用者数 77 人 (2022年4月末) ※1 57

    % DWH利用率 ※2 ※1 LookerやBigQueryGUIを通してBigQueryクエリを実行した人をカウント対象 
 ※2 従業員数134名(21年9月末時点)を分母 
 Looker導入時