データドリブン経営への転換 / transforming-to-data-driven

みんなの考えた最強のデータ基盤アーキテクチャ2024前半おまとめ拡大版SP！

https://datatech-jp.connpass.com/event/319827/
https://www.youtube.com/live/7F1QY7zpfuw?si=ie3-rMcPddRJl80t&t=4852

イベントの趣旨
発表者により、その時点で最強と考えるデータ基盤アーキテクチャの紹介を通して、
参加者が最新のデータ基盤アーキテクチャをより深く理解することを目的としたものです。
理解を目的としており、優劣を決めたり論破する場ではありません。

Transcript

1. データドリブン経営への転換 CARTA MARKETING FIRM みんなの考えた最強のデータ基盤アーキテクチャ 2024前半おまとめ拡大版 SP！
2. 私ごとですが、 VPoD(Vice President of Data)になりました。
3. 2024.07.01 CARTA MARKETING FIRM VPoD新設および就任のお知らせ https://carta-marketing-firm.co.jp/blog/080/
4. VPoDの設置に至った背景と 目的について話したいと思います。
5. 実際の経営層向けの 提案資料を元に話します。 ※社内向けの資料なので非公開です
6. 【PR】面白い世界を共に創造する仲間を 探してます！！ X(Twitter)でDMとかでOKです！ @pei0804
7. アジェンダ • 自己紹介 • CARTA MARKETING FIRMの現状 • 組織が直面する課題 • データドリブン経営への転換
8. 自己紹介 ぺい @pei0804 近森淳平(チカモリ　ジュンペイ) VP of Data @ CARTA MARKETING FIRM / CARTA HOLDINGS 2024 Snowflake Data Superheroes
9. 本日の内容 • VPoD（Vice President of Data）新設の背景と目的
10. 本日話さないこと • データ基盤構築の具体的な技術的手法 ◦ （話さないんかい！） • 細かい戦術の話
11. アジェンダ • 自己紹介 • CARTA MARKETING FIRMの現状 • 組織が直面する課題 • データドリブン経営への転換
12. CARTA MARKETING FIRMとは
13. 2023年10月1日CARTA HOLDINGSの 事業強化戦略に基づき、4つの子会社を統合して誕生 私が居たのはここ
14. https://carta-marketing-firm.co.jp/about/ CARTA MARKETING FIRMのミッション
15. 統合後の組織における”私”の問題意識
16. 統合後の組織における”私”の問題意識 • 組織の透明性低下: 統合により組織構造が複雑化し、 部門間の連携や全体的な方向性の把握が困難になった。 • テクノロジーの存在感の低下: 広告代理店機能が拡大する中で、 テクノロジーの重要性や存在感が薄れたように感じられる。 • 統合後のシナジー不足: 部署間の強みを活かしたコラボレーションが 不十分で、統合後したからこその強みが感じられない。 ※これはあくまで私の感想です。
17. ミッションである「クライアントの事業の進化」 の以前に、組織の進化の道筋が見えなかった。
18. データエンジニアとして、何かできないか
19. ”私”の課題感の根源を探るため、 まず業務についてヒアリングをしました。
20. アジェンダ • 自己紹介 • CARTA MARKETING FIRMの現状 • 組織が直面する課題 • データドリブン経営への転換
21. ヒアリングを進める中で、 部署を超えた共通の課題が 浮き彫りになってきました。
22. 部署レベルで顕在化している課題（抜粋） • レポーティングの非効率性 ◦ 社内外向けレポート作成に多大な時間を要し、 データ収集も困難 • 分析の柔軟性不足 ◦ 新しい切り口での分析や重要指標の可視化するのが難しい 専門的な知識が必要になり、必ずエンジニアの作業が必要 • データ管理の複雑さ ◦ スプレッドシートの複雑化とデータの不整合が頻発
23. 経営層レベルで顕在化している課題（抜粋） • 部署レベルで発生している課題が掛け算で複雑化 ◦ 個別部署でさえ複雑なので、横断するとさらに複雑 • 横断的分析の困難さ ◦ 部門間で異なるマスターデータ ▪ 使っている単語の意味もブレるため、 コミュニケーションコストが高くなる。 • 素早い現状把握が困難 ◦ 例えば、昨日の実績をすぐに把握できない
24. https://speakerdeck.com/pei0804/ hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan- at-awsdeshi-jian-analytics-modernization https://speakerdeck.com/pei0804/ aws-media-seminar-2022-q1 これどっかで見たことある！！
25. https://techblog.cartaholdings.co.jp/entry/data-driven-vision-evolution-journey
26. 事業規模が拡大し複雑化しただけの、 おなじみのデータ課題がありました。
27. まだまだ、やれることあんじゃん
28. そもそも これらの課題の何が問題なのか
29. デジタル広告を多く取り扱う弊社において、 データ業務が煩雑なのは 業務効率面で致命的な影響をもたらします。
30. 業務過多による 創造性の阻害 日常のデータ業務の負荷が高すぎると、 組織の創造性と革新性が低下します。 新しいアイデアを生み出したり、 分析を行ったりする余裕がなくなります。 放置していると、「木こりのジレンマ」と 呼ばれる状態に陥ります。 https://pando.life/irislaos/article/40890
31. 実際の現場の話
32. 非効率なデータ収集プロセス あるレポートを取得するには、1日分データしか取れません。 1日ごとに約5分かかり、1ヶ月分では150分近くを要します。 このような状況で、ちょっとした疑問を「データで確認してみよう」と 思う人はどれほどいるでしょうか。 私はこの手間を考えると躊躇してしまいます。 こういった負荷が、工夫の大きな障壁となるのは当然です。
33. データ分析における偏向リスク データ取得の障壁を乗り越えた後も、新たな課題があります。 それが「サンクコストバイアス」です。 苦労して取得したデータを使って、なんとしても結果を出したくなり、 データ分析や解釈が歪められる危険性があります。 実際に現場では、結果が出るように分析されてしまうことがありました。 簡単にデータを取れることの重要性は、 効率面もそうですが、実験の客観性の維持にも有効です。
34. 人の問題というより、仕組みが辛い。
35. 逆にデータをうまく活用すれば、 ビジネスは良くなるのか？
36. NO
37. けど、データ活用をすることで、 確実に業務効率は上げれる。
38. 業務効率を上げて何がしたいか
39. 業務効率を上げることで、 改善サイクルを高速にする。
40. https://speakerdeck.com/pei0804/aws-media-seminar-2022-q1
41. https://speakerdeck.com/pei0804/aws-media-seminar-2022-q1?slide=71
42. https://speakerdeck.com/pei0804/aws-media-seminar-2022-q1?slide=72
43. 新しい施策の成功率は上げれない。 勝ち筋はたくさん実験（施策）すること。
44. たくさん実験するには、 分析までスムーズにいけるかにかかっている。
45. レポーティング業務を最適化に関しては、 定型的な仕事なため、コントロール可能な変数。 ここにテックを使って業務効率を上げる。
46. 我々はSpeceXほど、 1回の実験にコストがかからない。 であれば、毎日試せるようにしよう。
47. 改善サイクルを高速にすることで、 持続的な漸進的進化したい
48. 漸進的進化とは、 小さな改善や変更を積み重ねていくこと
49. 一見些細に見える小さな改善も、 継続することで大きな変革をもたらすはず。
50. データをコントロール可能にし、業務を効率化する。 そして、日々実験が”できる”状態を目指す。 これを実現する手段として、 データドリブン経営を目指す。
51. アジェンダ • 自己紹介 • CARTA MARKETING FIRMの現状 • 組織が直面する課題 • データドリブン経営への転換
52. データドリブン経営を導入することで、漸進 的進化を目指す。
53. データドリブン経営とは 勘や経験だけに頼らず、収集・分析したデータに基づいて、 客観的かつ合理的な意思決定を行う経営手法のことです。 勘や経験が不要になるわけではない。 勘や経験をデータ（事実）に基づいて強固にする。 これまで以上に、勘や経験が物を言う世界観になる。
54. じゃあ、何からやるか
55. 解決策 1. データを経営リソースにする ◦ 戦略的データ活用による意思決定プロセスの強化 2. リーダーシップの確立 ◦ 経営メンバーにデータ人材の設置 3. データ業務の効率向上 ◦ デジタルオプティマイゼーションによるデータ業務の効率化 4. 全社シナジーの創出 ◦ マスターデータ管理（MDM）の推進
56. 1. データを経営リソースにする
57. 戦略的データ活用による意思決定プロセスの強化 既存の経営リソース（ヒト・モノ・カネ）にデータを加える。 自社固有のデータと外部データを統合的に活用することでより 精度の高い意思決定を実現します。 長期的には、データ活用の文化を醸成し、 他社には模倣困難な競争優位性を構築する。
58. 2.リーダーシップの確立
59. 経営メンバーにデータ人材の設置 ボトムアップには限界があるため、トップダウンのアプローチを採用する。 データ専門家を経営層に登用し、全社的なデータ活用戦略を主導する 体制を構築する。 この新体制のもと、経営戦略と密接に連携したデータ戦略を立案・実行し、 データ活用の効果を最大化する。 まず経営層自らがデータドリブンな業務に取り組み模範となり、 組織全体への浸透を図る。
60. データ人材？ そんなやつどこに居るんだ。
61. 俺
62. 3.データ業務の効率向上
63. デジタルオプティマイゼーションによる データ業務の効率化 データ収集、変換、レポーティング、分析の効率化を進める。 これにより、全従業員がデータに容易にアクセスできる環境を整備し、迅速な 意思決定と市場変化への柔軟な対応を実現する。 併せて、データ活用に関する研修を実施し、 組織全体でデータの価値を最大化できる文化の土壌を作る。
64. デジタルオプティマイゼーションとは デジタルオプティマイゼーションとは、 DX推進の初期段階として重要な業務変革プロセスです。 主に効率化やコスト削減に焦点を当て、IoTやAI、RPAなどの デジタル技術を活用します。 要は人間にしかできない業務に集中できるよう、 デジタル技術で業務を最適化すること。
65. 4.全社シナジーの創出
66. マスターデータ管理（MDM）の推進 全社共通のマスターデータを構築し、シナジー効果を引き出します。 これにより、組織全体で共通言語を確立します。 マスターデータを中心に、全社のデータを統合していく。 将来的に、部門間の壁を越えたデータ活用が可能となる。 結果的にコミュニケーションコストを低減し、 部門間コラボレーションの可能性を高めます。
67. まとめ
68. 結局、会社を良くするのは人。 人々の創造を最大限活かすために、 データがボトルネックの状況を打開する。
69. ぶっちゃけ、これらをやった先に、 本当にうまく行くかはわからない。
70. けど、やるからには、やり切る。
71. 【PR】面白い世界を共に創造する仲間を 探してます！！ X(Twitter)でDMとかでOKです！ @pei0804
72. 今後取り組むトピック（雑に並べた） • データアナリスト、アナリティクスエンジニア採用 • FMS (Financial Management System) ◦ 財務会計、管理会計 • SFA（Sales Force Automation） ◦ Salesforce • MDM（Master data management） ◦ 法人番号（海外含む）、広告案件管理、etc • MI（Marketing intelligence）