使われないダッシュボードを生まないためのプロジェクトマネジメント / Project management to avoid creating unused dashboards

by Sansan R&D

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使われないダッシュボードを⽣まないためのプロジェクトマネジメント Google Cloud Next Tokyo '24

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- ダッシュボード構築におけるよくある失敗 - ダッシュボード構築における5 つの Phase - プロジェクトマネジメントにおける Key Factor アジェンダ

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坂⼝遥 Yo Sakaguchi Sansan株式会社技術本部研究開発部

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ダッシュボード構築におけるよくある失敗

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よくあるダッシュボード構築：パターン 1 4 依頼依頼営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニアスプシで⾒てるんだけど、データを⾃動更新したり、⾒た⽬をよくしたいからダッシュボードにして！ダッシュボード作りたいけど、データが⾜りないから新しく連携して！ついでに必要なテーブルも作って！

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よくあるダッシュボード構築：パターン 1 5 営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニア提供提供とりあえず依頼内容をこなすか、、、ダッシュボードの要件があまりわからないけど、、

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よくあるダッシュボード構築：パターン 1 6 依頼依頼営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニアなんか思ってたのとちょっと違うのと、こういう要素もほしいので改修してほしい！頼んだ！

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よくあるダッシュボード構築：パターン 1 7 営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニアこの改修内容だとテーブルの構造を⼤きく変えないといけない、、、

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よくあるダッシュボード構築：パターン 2 8 依頼営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニア新しいダッシュボードを作ろうと思っているので、テーブルを作ってほしい！

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よくあるダッシュボード構築：パターン 2 9 営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニア提供提供こんなダッシュボードを作ってみたのでよかったら使ってください！とりあえず依頼内容をこなすか、、、ダッシュボードの要件があまりわからないけど、、

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よくあるダッシュボード構築：パターン 2 10 営業/CS PdM / 営業企画 /事業企画データエンジニア良さそうなダッシュボードだけど、どこでどう使えばいいんだろう、、、

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積み上がる使われているかわからないダッシュボード積み上がる似たようなテーブルそれに伴い、肥⼤化する運⽤保守コスト - 現場ではダッシュボードを使って何かしたいという思いはある - ダッシュボード企画者は良いものを届けようと努⼒はしている - 実装者は依頼にスピーディーに答え、依頼内容を忠実に実装するその結果、、、 11

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なぜこうなってしまうのか？

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ダッシュボードはデータと合わせた⼀つのプロダクトと捉え、ソフトウェア開発の御作法などを取り⼊れていく - BI ツールの発展によってダッシュボードを作るハードルはどんどん下がっている - ⼀⽅で、ダッシュボードそのものや、ダッシュボードの裏側のデータのライフサイクルは、下⼿するとサービスやプロダクトよりも⻑いことがある - そのため、容易に負債化してしまうダッシュボードの捉え⽅/扱い⽅を変える 13

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ダッシュボード構築における 5 つの Phase

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Phase.0 探索、現状調査 Phase.1 要求定義、要件定義 Phase.2 PoC 開発、仮説検証 Phase.3 試運転、モデリング開始 Phase.4 本番稼働、運⽤保守 5 つの Phase とPhase ごとの有効なツール 15 Looker Studio Looker Looker Google Sheets

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Phase を進めていくにあたって、柔軟かつ保守性の⾼い Backend 群を選定する 16

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想定ユーザーにヒアリングを⾏うが、多くの場合、何も数値を⾒ていないということはない。現場で使われている Google Sheets などに⼤きなヒントが隠されている Phase.0 探索、現状調査 17 覚悟を決めて、運⽤されている Google Sheets を解読するヒアリングを⾏う対象は幅広く

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要件において最も重要なことは、そのダッシュボードや数値を⾒てユーザーが何をするのか、ということである Phase.1 要求定義、要件定義 18 誰が⾒るのか？ Who When How Much いつ⾒るのか？どれくらいの頻度で⾒るのか？どのような形で⾒るのか？ How What Why/So What 何の数値を⾒るのか？⾒た上でどんなアクションを取るのか？

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Quick and Dirty を⼀定許容し、⾼速で PDCA サイクルを回していくこの Phase は Google Sheets や Looker Studio など変更が容易なものを採⽤する Phase.2 PoC 開発、仮説検証 19 Looker Studio Google Sheets Lake Table Lake Table Lake Table Lake Table DWH Table

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ユーザーからフィードバックをもらいつつ、DWH の要件を⾒極めていくデータモデリングを⾏うことによって、ELT の柔軟性/保守性が増していく Phase.3 試運転、データモデリング開始 20 Looker Studio Google Sheets Lake Table Lake Table Lake Table Lake Table DWH Table DWH Table DWH Table DWH Table Cloud Composer dbt

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本番稼働する前に、データ加⼯の責務と範囲を明確にする可能な限り、データの加⼯処理は ETL/ELT に寄せた⽅が保守性は⾼くなる Phase.4 本番稼働、保守 21 Looker Studio Lake Table Lake Table Lake Table Lake Table DWH Table DWH Table DWH Table DWH Table Cloud Composer dbt Data mart

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プロジェクトマネジメントにおける Key Factor

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ステークホルダーマネジメントアジャイルソフトウェア開発ダッシュボードのアウトカム定義ダッシュボード構築を成功に導くKey Factor 23

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プロジェクトマネジメント全般に⾔えることだが、キーマンの⾒極めと巻き込みは同様に重要である。また、ボトムアップでのアプローチは可能だが、時間がかかる可能性があるステークホルダーマネジメント 24 意思決定者 / エバンジェリストをプロジェクト⽴ち上げ当初から巻き込むよりスピードを求めるなら、トップダウンでアプローチする

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序盤の Phase において、ビジュアライズへのこだわりは⼀切不要。Quick and Dirty を許容し、PDCA を⾼速で回し、不確実性をいかに削減できるかが重要になるアジャイルソフトウェア開発 25 表形式でも要件を満たせることはある PDCA を回し、不確実性を削減する過度なビジュアライズへのこだわりは不要

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アクションに繋がらないダッシュボードに価値はない。アクションを取れたとしても、何かしらのアウトカムを⽣み出せないのであれば、改善の余地がある。 “綺麗なダッシュボード” ができたら、プロジェクト終了では決してないダッシュボードのアウトカム定義 26 作って終わり、ではなくユーザーと共に ”育てていく” ユーザーのアクションに繋がるダッシュボードを⽬指す

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主に CS・営業が担当顧客へのアプローチの際に活⽤している。また、随時利⽤者からのフィードバックをもらい、改善を続けている。 Bill One での事例紹介 27 請求書受領/発⾏数の推移を元にアップセルの提案に繋げる

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Summary

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ダッシュボードやデータを加⼯する How は様々だが Phase に応じて使い分けることが重要であるユーザーと共にデータ活⽤によるアウトカムを、⼀歩ずつ愚直に積み上げていくことが最も近道な⽅法である Summary

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We are hiring! 研究開発部採⽤情報 https://media.sansan-engineering.com/randd 30

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