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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!

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私ごとですが、 VPoD(Vice President of Data)になりました。

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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/

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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。

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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

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【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

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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

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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

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本日の内容 ● VPoD(Vice President of Data)新設の背景と目的

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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

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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

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CARTA MARKETING FIRMとは

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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

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https://carta-marketing-firm.co.jp/about/ CARTA MARKETING FIRMのミッション

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統合後の組織における”私”の問題意識

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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。

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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。

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データエンジニアとして、何かできないか

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”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。

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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

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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。

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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

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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

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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!!

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https://techblog.cartaholdings.co.jp/entry/data-driven-vision-evolution-journey

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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。

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まだまだ、やれることあんじゃん

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そもそも これらの課題の何が問題なのか

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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。

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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

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実際の現場の話

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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。

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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。

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人の問題というより、仕組みが辛い。

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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?

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NO

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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。

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業務効率を上げて何がしたいか

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業務効率を上げることで、 改善サイクルを高速にする。

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https://speakerdeck.com/pei0804/aws-media-seminar-2022-q1

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https://speakerdeck.com/pei0804/aws-media-seminar-2022-q1?slide=71

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https://speakerdeck.com/pei0804/aws-media-seminar-2022-q1?slide=72

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

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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

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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じゃあ、何からやるか

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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

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1. データを経営リソースにする

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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。

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2.リーダーシップの確立

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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。

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データ人材? そんなやつどこに居るんだ。

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3.データ業務の効率向上

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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。

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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。

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4.全社シナジーの創出

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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。

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まとめ

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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。

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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。

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けど、やるからには、やり切る。

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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)