多様な成熟度のデータ活用を総合支援するKADOKAWA Connectedのデータ組織について

by KADOKAWA Connected

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多様な成熟度のデータ活用を総合支援するKADOKAWA Connected のデータ組織について KADOKAWA Connected @saka1

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あなたは誰？ ● ID: @saka1 (さかいち or さかい) ● Twitter: @saka1_p ドワンゴでWebサーバサイドエンジニアでした最近はKADOKAWA Connected(略称:KDX)という会社に出向してデータエンジニア的なことをやっています ※ KDXはKADOKAWAの機能子会社です

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本日のテーマ：データ組織（とか）

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@saka1の所属組織の事例紹介をします

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なぜ発表: 中規模の事例紹介があんまりない複数事業を扱うが、巨大企業ほどのリソースはない組織やガバナンスを工夫しないとスケール効率が悪い世界的企業国内の巨大tech企業扱うデータ量ベンチャースタートアップデータ基盤の利用者数 KDXはこの辺 ● データ量: 約250TiB ● データ基盤利用者: 数百人 ● テーブル数: 約3500

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資料の流れ ● KDXのデータ組織が扱う事業領域 ○ データを扱う組織は対象事業の構造に影響を受ける ○ 対象事業はどんな状況なのか？ごく簡単に紹介 ● 各事業のデータ利活用推進のための組織体制 ○ どういうチーム編成？ ○ どんな工夫をしている？ ● ここ数年で我々が学んだこと ○ 何が上手くいって、何が反省点だった？

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事業領域 KADOKAWAグループの多様な事業の難しさ

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KDXのデータ組織の位置 ● KADOKAWAグループ各社に「データ基盤」「データ分析支援」などの各種サービスを提供している ○ 歴史的にはドワンゴのデータ分析系の部署から派生・発展 KADOKAWA Connected 今回お話するデータ組織 KADOKAWAグループの他の企業（たくさんある）ドワンゴ KADOKAWA KADOKAWA Game Linkage バンタンサービス提供 etc etc

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KADOKAWAグループ＝出版？ ● 出版はKADOKAWAの祖業であり存在感は大きい ● 出版のみならず、映像、ゲーム、Webサービス、教育、MD、コトビジネス、インバウンド関連などの幅広い事業を展開 ○ ECサイト: 「電撃屋」 ○ Webサービス: 「ニコニコ」 ○ コトビジネス: 「ところざわサクラタウン」 ○ 教育事業: 「バンタン」 ※ これらはあくまで KADOKAWA Connectedのデータ組織の取引先の例です多数の事業でデータの利活用は求められている

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データ利活用を考える上での対象事業の特徴 ● 特徴であり難しいところ ○ データ利活用の成熟度が非常にばらついている SQLとTableauで仮説検証を回せるダッシュボードが欲しいまずは何をすればいいですか？

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データ利活用を考える上での対象事業の特徴 ● 対象事業の組織の状況にもばらつきがある事業にデータ活用の専門部署があるある部署では、データ活用への期待が高まっている担当者が1人で頑張ろうとしている

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参考: 成熟度に応じた組織構造 ● 『実践的〜』3章ではデータ活用の成熟度に応じた組織モデルが提示されている ○ 集権型 ○ 分権型 ○ ハイブリッド型 ● 我々の場合は「いろいろ混ざっている」複雑な状態 ○ 個々の事業によって次の課題が違う ○ 歴史的経緯でドワンゴはセルフサービス化まで進んでいる ■ 他の事業は道半ばなことが多い

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KDXのデータ組織の編成・工夫

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現在のKDXのデータ組織データプラットフォームサービスデータソリューションサービスデータコンサルティングサービス ※ 実態はもう少し複雑ですが本筋に影響がないため省略しています ● 大きく見ると3サービス（チーム）が分業している

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データプラットフォームサービスデータプラットフォームサービス Snowflakeのユーザ管理やコスト最適化など認証システム(Auth0)管理 ● データ基盤の管理をする ● 利用者の最大公約数の機能を整備していく ○ セルフサービス化がんばる ○ 運用コストがデータの量に比例しないように Fluentdクラスタ, Embulkの提供

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データソリューションサービスデータソリューションサービス ● プラットフォーム上のデータから価値ある情報を抽出するのが仕事 ● プラットフォームと分業 ○ プラットフォーム上のデータの詳細を知っている ○ プラットフォームの外側は知らない ETL/ETL用のシステム管理データカタログの整備機械学習アプリケーション開発 BIツール(Tableau)提供

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データコンサルティングサービスデータコンサルティングサービス ● 顧客接点の確保と課題整理 ○ データで困ったら KDXに相談が来るように ○ 抽象的な要求を技術の問題に落とし込む ○ データ利活用をしたい人を掘り起こしていく ● リテラシー向上施策 ○ 利用者のトレーニング相談窓口の提供リテラシートレーニングプロジェクトの立ち上げ支援

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我々なりの工夫点とは？ ● チームを「サービス」として振る舞わせる ○ オーナーがいる ○ サービスメニューを設定している ○ 管理会計の単位としている

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イメージ XXXXサービス ● サービスにはオーナーがいる ○ 1人 ○ ロードマップの策定やタスクの推進に関する責任が移譲されている

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イメージ XXXXサービス ● サービスにはメニュー設定がある ○ 何を提供するか ○ 何円かかるか ○ 品質基準はどうなっているか ● サービス間および顧客間とのインタフェース定義アクセスログをデータ基盤にストリーミング転送します対象アクセスログ1件につき○万円/月リードタイムは標準○日

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イメージ XXXXサービス ● サービス単位で会計処理する ○ 原価どうなってる？とか ● 理想は、全てのサービスが黒字を維持拡大できること ※ 例えばデータ基盤はコストセンターと見なされやすいので「サービスを提供している」と処理することで、価値測定の近似をしやすくしている今月の収支収入◯円費用△円うち人件費XX円、AWS 費用YY円、…… 変動要因: 円安でAWS が値上がりした

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学んだこと上手くいったり、いかなかったり

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結局その組織構造は上手く行ってる？ ● 良いところは結構ある ○ メニューの明記でサービス間の疎結合化が促進される ■ 摩擦が減った ○ オーナーへの高い裁量・権限移譲 ● コンサルティングサービスの整備は有効だった ○ 整理されない雑多な要求が開発チームに流れ込む前に交通整理 ○ 問題が何なのか把握するほうが先決なことは多い

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結局その組織構造は上手く行ってる？ ● どうしても難しい箇所は残っている ○ 管理会計が複雑すぎて理解が難しい ○ サービスのオーナーの負荷が高い ■ 小さいとはいえ会計上の処理までできなければならず、要求スキルが多い ○ メニューがきれいに分割できない箇所がある ■ 抽象的な業務は「まず相談してください」みたいになりがち

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終わりに発表時間はたぶんギリギリ

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まとめ ● KDXのデータ組織は、多様な成熟度の事業のデータ利活用を推進していく立場にある ● 組織と制度的な工夫でそれに対応しようとしている ● 全部が上手く行っているわけではない ○ 常に課題があるので改善しようとしている

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