属人化からデータマネジメントをチームで実行するまでの道のり

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

© commmune Inc. All rights reserved 自己紹介前側将 Commmune - DataTeam Acting Manager お仕事 ● データサイエンス、データアナリスト、データエンジニア領域の立ち上げ・チーム組成 ● データプラットフォームの開発運用 ● 全社のデータ分析対応のリード SNS ● X (旧 Twitter)：@willanalysts ● Youtube：BIツール研究所その他書籍「BIツール活用超入門」子育ての機会に昨年より地元札幌移住。東京に毎月出張するようなライフスタイル Sho Maekawa X (旧 Twitter) アイコン

Slide 3

Slide 3 text

サービスの紹介

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

はじめに

Slide 6

Slide 6 text

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

© commmune Inc. All rights reserved スタートアップデータマネジメントの難しさ 1.チームの羅針盤を作る 2.スタートアップの業務ビジネスオペレーション 5.ステークホルダー 5つの観点からスタートアップにおけるデータマネジメントチームの組成の工夫をご紹介します。 3.採用 4.プロダクト展開やることが多くて大変そう。。。。乗り越えた先のメリットも多い🚀 タイムリープして2度目のチャレンジ！

Slide 9

Slide 9 text

Slide 10

Slide 10 text

© commmune Inc. All rights reserved 10 コミューンでデータマネジメントチームを組成するメリット 🚀企業の成長に合わせて制約なく理想のデータパイプラインを作れる🚀 🚀1から10まで把握した上でのマネジメントノウハウを習得できる🚀 🚀ML PdM、データアナリストなどサブウェポンを習得できる　　etc🚀 🚀マルチプロダクト＆海外展開時におけるマネジメントノウハウを習得できる🚀

Slide 11

Slide 11 text

1.チームの羅針盤を作る

Slide 12

Slide 12 text

© commmune Inc. All rights reserved 工夫すること：3ヶ月や6ヶ月の頻度での分析と基盤の向き合い方を決めて実行する ● 個別の集計依頼は依頼対応ルールを作る ● 分析は実行力が高くグロースする領域 1点に絞り優先する ● Data Reliability Engineeringは最低限できる範囲で行う ● 大通りを通る代表的な集計に使う汎用データマート作りを優先する

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

© commmune Inc. All rights reserved データマネジメントのアセスメントを行い、針の指す方向に向かう自社の現在地を捉えることは「データチームの目線を揃える」「目指すべきデータによる成果を作るための説明材料」になるためスタートアップのデータチーム立ち上げ期でもやったほうがいい。引用：一般社団法人データマネジメント協会 https://www.dama-japan.org/Introduction.html

Slide 15

Slide 15 text

2.採用

Slide 16

Slide 16 text

Slide 17

Slide 17 text

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

Slide 20

Slide 20 text

3.プロダクト展開

Slide 21

Slide 21 text

© commmune Inc. All rights reserved 難しいこと：序盤からラスボスがいる状況 MAや子会社かするとデータの相互活用のPJで数年データエンジニアのリソースを使う上場SaaS企業では新規事業立ち上げパッケージがあるところもあるデータマネジメントのグランドデザインと個別開発の機動力のバランスがこれから重要にマルチプロダクトのデータマネジメントベストプラクティスは少ない   グローバル版　etc コンパウンドでも海外展開するとデータマネジメントの難易度が上がる  

Slide 22

Slide 22 text

© commmune Inc. All rights reserved 工夫すること：巨人の肩に乗る Xやコミュニティの有識者の力を借りることで乗り越えることができる！ 🚀各課題を乗り越えたデータエンジニアと情報交換🚀 🚀顧問を招聘する🚀 自分は一つ専門性を磨き続けておけばきっと有識者の役に立てる！制約なく実験できて、縦割りの壁などもないのでむしろ良いデータパイプラインが作れると確信している！ 🚀イベントで知見を集める🚀

Slide 23

Slide 23 text

4.ステークホルダー

Slide 24

Slide 24 text

© commmune Inc. All rights reserved 難しいこと：BtoB SaaSにとってSFAなどのシステムデータが重要すぎるコミューンの特性コンサル型ハイタッチ高単価企業数厳選 →1企業との関係性が重要アンチパターン・CS、マーケ、セールスなど各部が独自に自分たちのために構築しがち・データベースとしての意識なくデータ品質落ちがち・マルチブロダクトの Salesforce構成難しいすぎ・レベルの高いビジネスチームだと業務オペも細かくなり難易度上がりがち SalesforceエンジニアやOps職の人がいないとデータチームの価値が半減するコミューンは2年前からOpsが推進をしており整備が進んでいる！事業の生命線 

Slide 25

Slide 25 text

© commmune Inc. All rights reserved 25 自部署ではないが重要なことハイタッチCS高単価プランの場合、ビジネスサイドの利益コストのデータが重要になる。Ops職と連携してビジネスサイドのデータの品質を担保しないと分析や改善がしたくてできない状態になってしまう。 🚀ビジネスデータ品質🚀 🚀分析民主化🚀 🚀地道なモニタリングと運用🚀 Salesforceのデータ品質担保マーケデータの整理統合管理会計データの整理本日の参加者クイックな分析を部門でできる状態顧客の分析依頼を要件定義して、短期と長期の施策を考案できる状態　CSなど各部のための可視化集計多忙なCSをフォローするアラート機能

Slide 26

Slide 26 text

Slide 27

Slide 27 text

© commmune Inc. All rights reserved 27 まとめ：条件がそろえばスタートアップのデータマネジメントは最高に楽しくなる！ 🚀企業の成長に合わせて制約なく理想のデータパイプラインを作れる🚀 🚀1から10まで把握した上でのマネジメントノウハウを習得できる🚀 🚀ML PdM、データアナリストなどサブウェポンを習得できる　　etc🚀 🚀マルチプロダクト＆海外展開時におけるマネジメントノウハウを習得できる🚀