大規模データに集まるみんなの負債！との付き合い方

Transcript

1. ⼤規模データに集まるみんなの負債！ との付き合い⽅ ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT 2024.08.20
2. ＜主業＞ 2011〜2014 2014〜2017 2017 2018〜2020 2020〜  ＜副業＞ 2021〜2023                  株式会社ヤプリ プロダクト開発本部 データサイエンス室 室⻑ 阿部 昌利 @ABE_Masatoshi データ活⽤組織の ⽴ち上げ期にJOIN （所属部⾨は  プロダクト開発、  経営企画、  マーケティング、  新規事業室 など  まちまち）
3. データ負債は⼤きく2種類あると 考えています ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT
4. データ基盤⾃体の技術的負債 1 • データのワークフローにおける負債  例）テーブルにパーティションやクラスターを設定しておらず、不要なコストがかかっている  例）集計結果をインサートできるテーブルを洗い替えで更新しており、コストが増え続けている  例）本来マスタで対応すべき箇所を、ハードコーディングしてDRY原則に反している データ基盤に罪はないが、データ基盤で対応が求められる負債 2 • 詳細は次ページ • この負債への対応の仕⽅に正解はない • が、データエンジニアの社内のおけるプレゼンスに影響する • データエンジニアリングのつらみや嬉しみにも影響する ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT
5. データ基盤⾃体の技術的負債 1 • データのワークフローにおける負債  例）テーブルにパーティションやクラスターを設定しておらず、不要なコストがかかっている  例）集計結果をインサートできるテーブルを洗い替えで更新しており、コストが増え続けている  例）本来マスタで対応すべき箇所を、ハードコーディングしてDRY原則に反している データ基盤に罪はないが、データ基盤で対応が求められる負債 2 • 詳細は次ページ • この負債への対応の仕⽅に正解はない • が、データエンジニアの社内のおけるプレゼンスに影響する • データエンジニアリングのつらみや嬉しみにも影響する ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT 今⽇はこちら！
6. データ基盤に集まる負債例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT ＜過去の意思決定に起因＞ お⾦で解決してデータを取 得していたが、会社の経済 状況が悪化したので、内製 にしたい ＜連携システムに起因＞ 関係システムの運⽤⽅法が データ活⽤に適しておら ず、必要なデータを得るた めに、複雑な⼯程が必要に なってしまった ＜会社の⼒学に起因＞ ビジネスメンバーの意向が 強く、拙速な拡張を繰り返 した結果、膨⼤な前処理が 必要になってしまった ＜期待値の乖離に起因＞ 本来的に⼀致し得ないデー タなのに、⼀致するものと して公開されてしまってい た
7. データ基盤に集まる負債例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT ＜過去の意思決定に起因＞ お⾦で解決してデータを取 得していたが、会社の経済 状況が悪化したので、内製 にしたい ＜連携システムに起因＞ 関係システムの運⽤⽅法が データ活⽤に適しておら ず、必要なデータを得るた めに、複雑な⼯程が必要に なってしまった ＜会社の⼒学に起因＞ ビジネスメンバーの意向が 強く、拙速な拡張を繰り返 した結果、膨⼤な前処理が 必要になってしまった ＜期待値の乖離に起因＞ 本来的に⼀致し得ないデー タなのに、⼀致するものと して公開されてしまってい た トラッキングの基盤 をGA（UA）から内 製基盤へ BIツールのワークフ ローを刷新。 Salesforceのデータ 転送部分から⼿術 dbtを導⼊して 適切な層で 然るべき処理を実施 カスタマーサクセス 部⾨と連携して、 指標を刷新
8. だが、これらの負債はチャンスでもある ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT
9. 負債がチャンスになる例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT • 経済的リソースや⼈的リソースに関 わる負債 • ワークフローの処理の複雑さに関わ る負債 • 数字の正確性や更新性、⼀覧性に関 わる負債 負債の種類 得られるメリット • → 〜円コスト削減しました •   〜⼈⽇削減しました • → 計算速度が爆速になりました •   変更対応が⼀瞬で出来ます • → 信じられる数字をいつでも⼀箇所で •   ⾒られるようになりました
10. 負債がチャンスになる例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT • 経済的リソースや⼈的リソースに関 わる負債 • ワークフローの処理の複雑さに関わ る負債 • 数字の正確性や更新性、⼀覧性に関 わる負債 負債の種類 得られるメリット • → 〜円コスト削減しました •   〜⼈⽇削減しました • → 計算速度が爆速になりました •   変更対応が⼀瞬で出来ます • → 信じられる数字をいつでも⼀箇所で •   ⾒られるようになりました データエンジニア リングっていいね！ という評価
11. 基盤起因ではないのに、 データ基盤で対応が必要な負債 ニーズが実証されているデータ ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT ≒
12. 負債まで育ったデータ基盤の瑕疵は 解決したもん勝ち (⽬の前の⼈からありがとうをもらえる、職務経歴書にビジネス貢献度合いを描けるようになる、 ビジネスや会社への思いやりがあるキャラになれる、偉い⼈の覚えがよくなる、などなど) ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT
13. 集まってきた負債と付き合うコツ ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT ※あくまでも個⼈の体験に基づきます。組織の状況や⼈によって、参考になる/ならないが、かなり分かれると考えます • 負債に優先順位をつける ◦ 私が優先度を⾼くする負債 ▪ ⼼が削られる負債や、時間が奪われる負債 ▪ ビジネスインパクトが⼤きい負債 ▪ 経営陣に関わる負債 • 負債をさらに⼤きくする ◦ 可能ならばできるだけあとで解決する。時間が経った⽅が、より良いソリューションが⼿に ⼊っていたり、途中でニーズとともに負債が消滅したりするため。場合によってはリーズナブ ルな⽌⾎対応だけする • 負債をみんなで解決する⽬標として捉える ◦ データ負債は誰かを憎みがち。が、基本的には誰も悪くない。過去の⼈たちが頑張った結 果、たまたま今の状況になっているだけ。だから⼀緒に解決しましょうと持ちかける
14. 負債をチャンスに キャリアアップしていきましょう！ ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT