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3社の事例から学ぶ！ 現場で使われるダッシュボードの作り方 2019-11-27 データアーキテクト（データ整備人）を“前向きに”考える会 presented by @yuzutas0
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WEBに公開済みです #前向きデータ整備人 撮影やメモは不要です。 リラックスして聞いていただければと思います。 スライド 70+枚/15min 頑張って付いてきてください。 何か1つでも持ち帰っていただければと思います。 詳細（クライアントや案件名）は非公開 データ、ツールなどについても、ダミー情報を掲載しています。 あくまでも論旨にご注目いただければと思います。 免責・注意事項
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・はじめに ・作り方のポイント ・Case1 BtoB 業務支援SaaS ・Case2 BtoBtoC メディア広告 ・Case3 In-House 社内システム ・実現のノウハウ ・伝えたいこと ・宣伝 アジェンダ
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はじめに At First
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@yuzutas0 ダッシュボード職人 業務の細部まで踏まえたり 業務自体を改善したり 足りないデータは補いながら 「使われるダッシュボード」を 作り上げています
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日本におけるDataOpsの第一人者ということになっています
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データ活用のノウハウ・知見を提供しています 過去の登壇資料 PyCon JP ’17 ϕεττʔΫΞϫʔυ༏ल σϒαϛՆ ’18 ࠷ຬ੮ˍΞϯέʔτຬNo.1 ʢཌͷϕετεϐʔΧʔʹ૬ʣ
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満員御礼
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作り方のポイント Summary
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1. 全員が同じデータを見て会話できる！ 2. データにもとづいた意思決定ができる！ 俺の考えた最強のダッシュボード
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1週間で誰も見なくなった 現実は非常である
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がんばって作ったけど、 使われずに朽ちていくダッシュボード。 データアーキテクト（データ整備人）が 一度は通るであろう道。 悲劇の運命を回避したい
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なぜ使われない？ どう使われるか イメージが曖昧 何が課題か 振り返りが不足
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何が必要？ 運用設計 仮説検証
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2つのキーワード 5W1H PDCA
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5W1H Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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正論（What）だけでは使われない Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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現場の運用に落とし込む Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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PDCA 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画
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作って放置では使われない 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画
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改善サイクルで磨き込む 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画
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2つのキーワード（再掲） 5W1H PDCA
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BtoB 業務支援SaaS Case 1
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5W1Hをデザインする Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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経営陣(◯氏,△氏,□氏)が Who
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毎週◯曜日の◯時に When Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat 08:00- 10:00- 12:00- 14:00- 16:00- 18:00- 20:00-
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会議室◯◯で Where 会議室A 会議室C 会議室D 会議室B
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サービス利用状況を知るために Why 1月末 2月末 3月末 4月末 契約更新 契約更新 離脱 利用◎ 利用△ 利用× 対応困難 リカバリー余地あり
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主要導線UU率の推移を What 60% 45% 30% 15% 1月 2月 3月 4月 5月 6月 ログイン 検索 詳細 アクション
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議事録テンプレのURL経由で見る How User Web log fluentd datalake datamart digdag looker URL Docs 議事録 テンプレ Member BigQuery
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5W1Hをデザインする Who 経営陣(◯氏,△氏,□氏)が When 毎週◯曜日の◯時に Where 会議室◯◯で Why サービス利用状況を知るために What 主要導線UU率の推移を How 議事録テンプレのURL経由で見る
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BtoBtoC メディア広告 Case 2
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PDCAを回す 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画
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営業でデータを見せる！ https://www.pexels.com/photo/adult-architect-blueprint-business-416405/
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広告の効果レポート 広告主 メディア ユーザー 掲載料 広告表示 訪問・閲覧 効果報告 v1
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広告主ごとのPV よくあるレポート +αの表示項目（付加価値） 日付ごと のPV 広告ごと のPV 曜日x時間帯 ごとのPV 利用エリア ごとのPV Ad PV A 50 B 100 C 30 D 50 E 80 120 90 60 % 30 1/1 1/2 1/3 日 月 火 水 10:00 20 10 15 15 11:00 30 50 15 25 12:00 60 40 35 40 13:00 50 20 25 30 14:00 30 10 15 10 v1
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営業のPCでURLを開いて見せる User Web StackDriver Logging datalake datamart Data studio URL Sales GCS external table View table Client BigQuery GAE Log v1
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改善サイクルで磨き込む v1 アイデア 発散用 v2 アイデア 収束用 v3 商用利用 開始
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広告の効果レポート 広告主 メディア ユーザー v3 コンテンツ 作成者 コンテンツ投稿 効果報告 営業戦略を見直し コンテンツ強化を優先
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コンテンツ作成者ごとのPV よくあるレポート +αの表示項目（付加価値） 日付ごと のPV 投稿ごと のPV 曜日x時間帯 ごとのPV 利用エリア ごとのPV POST PV aaa 50 bbb 100 ccc 30 ddd 50 eee 80 120 90 60 % 30 1/1 1/2 1/3 日 月 火 水 10:00 20 10 15 15 11:00 30 50 15 25 12:00 60 40 35 40 13:00 50 20 25 30 14:00 30 10 15 10 ログ仕様を修正 集計できる状態◎ IPアドレス 統計利用の許諾◎ v3
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PDCAを回す 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画 v1納品 v2納品 v3納品 ・利用規約の見直し （IPアドレスの利用許諾） ・ログ仕様から修正 （必要な項目の取得漏れ） ・営業の戦略自体を見直し （コンテンツ強化を優先） ・誤解を招く文言を手直し （顧客に見せて質疑応答）
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In-House 社内システム Case 3
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2つのキーワード 5W1H PDCA
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システムの利用状況を月次報告 Who システム運用担当者が When 毎月の第一営業日に Where Slack + Confluenceで Why 利用促進の改善施策を打つために What 前月のシステム利用UU・PVを How ログ→BigQuery→DataStudioで見る
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データ基盤の利用状況をダッシュボード化 クエリ実行数 2,000回 1,500回 1,000回 500回 1/1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 User 実行数 Aさん 50 Bさん 100 Cさん 30 Dさん 50 Eさん 80 Data 参照数 店舗 50 顧客 100 課金 30 商品 50 予約 80
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月次アクションで組織のデータ活用を促進 どこに課題があるか分析→改善アクション チームA チームB チームC チームD チームE チームF チームG チームH 生ログ 独自利用 データT支援 業務依頼 データT支援 データ出力 自主的 データ出力 担当者依存 担当者依存 自主的 データ生成 他チーム依頼 基盤貢献！ 担当者依存 担当者依存 局所化の壁 自走の壁 改善の壁
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データ・運用の流れ SlackBot Reminder StackDriver Logging Data studio Operator BigQuery Data User BigQuery Confluence ・前月の利用状況 ・改善アクション ・運用手順を見直し
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定例アジェンダで 運用について見直し 月次での運用 5W1H + PDCA 5W1H PDCA
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2つのキーワード（再掲） 5W1H PDCA
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実現のノウハウ Realize
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PDCAはプロセスに組み込まれているか？ 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画
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NOならデータチームは今すぐスクラム！ What 何をするか スプリント レビュー デイリー スクラム How どうやってするか スプリント プランニング レトロ スペクティブ スプリント レビュー か レトロ スペクティブ ど スプリント プランニング
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5W1Hを描けているか？① Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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「誰かが」「いつか」「どこかで」 使うかもしれないダッシュボード # 「誰が」「いつ」「どこで」 使うのか説明できるダッシュボード 運用の解像度を上げる
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5W1Hを描けているか？② Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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データの入口から出口まで全体の流れを踏まえる！ 必要に応じてシステムやデータを整備する！ ライフサイクルを見通す プロダクト ユーザー DB・ログ 施策・業務 DWHシステム 例:BigQuery 収集 疎通 活用 価値
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5W1Hを描けているか？③ Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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①一般的な「データ可視化」「データ分析」の テクニックを発揮するポイントがここ ②個人的には「資料作成」の本やスライドが 一番参考になると感じている ②複雑な集計ロジックにこだわる必要はなく シンプルな主要指標を可視化するだけで十分 ここは無限に話せるので……
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発表者個人はiPad + Apple Pencilを愛用 課題の構造化
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個人的には好きなところ
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https://speakerdeck.com/yuzutas0/20180425 ※必要に応じてスナップショットの探索
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5W1Hを描けているか？④ Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、 What 何のデータを、 How どうやって見るか
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後工程から逆算する ダッシュボードで モニタリング 必要な アクションを行う 不要な アクションを回避する 数値が 大きかったら 数値が 小さかったら
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新規営業を増やそう！ 新規は上がっているけど 既存が落ちている！ フォローアップを見直そう！ 「週次売上が低下した」 データがない場合 データがある場合
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“データ分析で、「リソースを投じなくて良い場所」を探す” https://note.mu/shinya_nagai/n/n4d80f667dff1 「入力フォームを改善すべきか」 このステップを改善する事で、 全体のコンバージョンレートが 改善する事はほぼないだろう。
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伝えたいこと Message
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・現場の1人1人が主役となりデータを活用してプロダクトや業務を磨き込む ・この積み重ねによって事業が成長し、顧客に価値を届けることになる この積み重ねが事業成長に繋がる SECIモデル 顧客価値 勝ち筋・UVP エンジニア 集客 デザイン セキュリティ 法務 カスタマー サポート 広報 支援者・開拓者としての サイエンティスト・アナリスト データ
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データと業務を「前向き」に繋げよう テクノロジーとビジネス現場を「前向き」に繋げよう データを活用することで 誰のどんな課題を解決するかを「前向き」に問い直そう DataとOpsを「前向き」に繋げよう
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宣伝！ PR
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https://speakerdeck.com/yuzutas0/20180727 今回の内容は上記スライド（全268ページ）をベースにしています。 知見を他にも公開していますので、ぜひご覧いただけると幸いです。 ①参考になる資料（自称）
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データを活用したい！ けど出来てない！ うちに発注しませんか？ ②仕事 コンサルティング ダッシュボード ETLパッケージ そもそもの 課題整理から お手伝い！ モニタリングと 継続改善を 提供します！ 社内外のデータを 利用可能な 状態にします！
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力を持て余している皆様！ 一緒に働きませんか？ いくつか紹介先があります！ ③採用 データ エンジニア データ マネージャー データ アナリスト データアーキテクト（データ整備人）
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ご清聴ありがとうございました！