2023/03/27_『アナリティクスエンジニア』のリアル～リクルートのデータマネジメント、試行錯誤の最前線～での、山邉の講演資料になります
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedリクルートのアナリティクスエンジニア組織立ち上げこれまでとこれから株式会社リクルート データ推進室 D3M 部山邉 哲生2023/03/27
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© Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved自己紹介山邉 哲生 （やまべ てつお） @beniyamaデータ推進室 データテクノロジーユニット D3M 部 部長ソフトウェアエンジニアとして EC サイトやアドテクの開発に携わった後、2015年に（株）リクルートマーケティングパートナーズに中途入社スタディサプリのデータ分析基盤開発を牽引した後、Quipper 社への出向などを経て 2021年10月よりデータ推進室に合流。まなび領域のデータ活用責任者を務める他、D3M 部 部長などを兼任。プライベートでは Looker ユーザー会の初代幹事を担当するなど、データマネジメント / アナリティクスエンジニアリング領域への関心が高い。2#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedデータ推進室の組織構成3データテクノロジーユニットデータプロダクトユニットデータソリューションユニット#recruitdataまなび領域自動車領域SaaS領域…データサイエンス部データエンジニアリング部D3M (Data Driven Decision Making) 部山邉データマネジメントを通して経営資源としてのデータの価値を引き出し、意思決定の速度と精度を最大化するための組織
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedまなび領域データ推進室の組織構成4データテクノロジーユニット自動車領域データプロダクトユニットSaaS領域データサイエンス部データエンジニアリング部…D3M (Data Driven Decision Making) 部1. 森田 3.近藤山邉#recruitdata2. 加藤データソリューションユニット
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げの背景5事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者データ推進室の管轄範囲#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げの背景6事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者利活用推進に伴う、データ分析基盤への要求変化● 要求元の分散化 : データの民主化が進み、経営、プロダクト、マーケ、営業など様々な部署から依頼が来るように。● 難易度の高度化 : 多角的・系列的・横断的な分析要件に耐えうるデータの提供。スピード感のある意思決定のために即時提供が求められることも。● データマネジメントライフサイクルの長期化 : 新規機能やプロダクト立ち上げに始まり、中長期での継続的な品質担保が重要に。#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げの背景7事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者データマネジメント課題の顕在化● 要求元の分散化 : 活用先が増えただけでなく、民主化が進む中でサイロ化の懸念が増大。● 難易度の高度化 : Quality / Cost / Delivery /Scope の要求が強くなる中で開発運用フローの効率化・生産性の改善が急務に。● データマネジメントサイクルの長期化 : データソースや利活用先は増え続ける傾向にあり、新規データ開発に加えて品質担保をし続ける対象も増える負担増の構造に。#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げの背景8事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者Transform レイヤーETL から ELT にアーキテクチャが移行し、利活用に近いレイヤーで担保するべき品質や対象となるデータ、またアウトプットも増大の一歩を辿り、データ基盤の運用としてデータエンジニアだけで対応するのが難しくなってきた。Extract / Load レイヤー#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げの背景9事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者Transform レイヤーModern Data Stack / Modern Data Team の潮流も受け、ビジネスレイヤーに近接した領域でデータ利活用推進・およびデータマネジメントの装着を行うアナリティクスエンジニアのポジションを新設。Extract / Load レイヤーアナリティクスエンジニア分析にすぐ使えるクリーンなデータ環境を提供するためにソフトウェアの開発手法を活用して生産性の高いデータ管理を実現するデータアナリストとデータエンジニアの架け橋となる存在データエンジニア#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織の役割10事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者● 要求元の分散化 => よりステークホルダーに近いレイヤーでの要求整理・要件定義を実施。また、SSOT (SingleSource of Truth) や再利用性を意識した継続的なデータモデリングを実施する。● 難易度の高度化 => 構造的なロジック・メタデータ管理、CI/CD や自動テストなど、ソフトウェアエンジニアリング手法を適用し、DataOps の実現を通して開発・運用効率を改善する。● データマネジメントサイクルの長期化 => 『Data as aproduct』 を念頭に、各種アウトプットの利用状況を定期的に確認しながらデータ環境の PDCA を回しつつ注力すべき箇所を特定する。#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織の役割11事業 DB / ASP アクセスログBIモニタリングアドホックレポートSQL実行環境外部システム連携データレイク層データウェアハウス層 データマート層 データカタログデータポータル意思決定者 / データ利用者● 狭義のアナリティクスエンジニアは dbt/Dataform などを活用し、分析的観点でのデータモデリングの実施、SQLなどでの変換処理の実装がメインの役割。● 一方、意思決定に寄与するための要求整理・要件定義、またBI ダッシュボードなどの成果物管理など、『Data as aproduct としてのデータマネジメント』 を実現するためには、意思決定者 / データ利用者 の目線に立ったアウトカムを出すことも求められる。● そのため、現状は 『データアナリスト』 や 『BI エンジニア』として定義される役割も包含した位置づけとしている。#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げのこれまで● 2022/04 に旧データマネジメント部のコンセプトを拡張した D3M 部に変更● 2022/06 に内部議論を経てアナリティクスエンジニアの募集要項を公開○ これまで名前のなかった業務領域にラベルが付いたことで、データアナリストやデータエンジニアの方々を中心に多くの反響を頂いた○ 多くの方々に参画いただけたこともあり、各事業領域でのアナリティクスエンジニアリング装着の土壌ができつつある12#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedアナリティクスエンジニア組織立ち上げのこれから● 個としての能力を伸ばす一方で、集団としてのパフォーマンスを上げていくための議論を重ねている○ アナリティクスエンジニアとしての専門性定義○ アナリティクスエンジニアとしての職種レベル・キャリアパス定義○ アナリティクスエンジニア人材の育成・スキルチェックプログラムの開発○ 事業領域・組織横断でのアナリティクスエンジニアリングのプラクティス抽出・展開● 2023 年度は上記の整備を進めつつ、各現場におけるアナリティクスエンジニアリングの装着をより強めていく○ アナリティクスエンジニアの今後を盛り上げるためにも、得られた知見は積極的に還元したい13#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedこの後のセッション14講演資料などのハッシュタグ#recruitdataイベント終了後にアンケートのご案内もありますので、是非ご回答をお願いします！#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedご参考資料● 社員紹介 アナリティクスエンジニア● アナリティクスエンジニアの募集を始めました● ビジネスとエンジニアリングをつなぐ「アナリティクスエンジニア」とは。リクルートが“価値あるデータ整備”のための新たな職種に着目した理由● リクルートが考える「意思決定に効くデータマネジメント」とは15#recruitdata
© Recruit Co., Ltd. All Rights Reservedカジュアル面談、やっています！今日の話で聞けなかったことを聞きたい・リクルートで働くことに興味がある、という方は是非こちらからお申し込みください！（選考意思の有無は不問です）『リクルート データ職種カジュアル面談』 で検索https://www.saiyo-dr.jp/recruit/Entry/select_job.do?to=job_view&jobId=104316#recruitdata
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