飯から始まるデータエンジニア

■イベント
若手データ界隈Meetup! vol.1
https://ivry.connpass.com/event/408205/

■登壇概要
タイトル：飯から始まるデータエンジニア
登壇者：技術本部 CTO室 永井 僚

■ 技術本部 採用情報
https://media.sansan-engineering.com

1. 若⼿データ界隈Meetup! vol. 飯から始まるデータエンジニア Sansan株式会社 CTO室 データエンジニア 永井 僚
2. 飯に⾏って困りごとを聞く話をします 話すこと 飯に⾏って困りごとを聞く話（≒⼀次情報を取りに⾏く話） 話さないこと データ基盤の技術的な話（リンクは資料内に）
3. 永井 僚（Ryo Nagai） CTO室 Data Analyticsグループ 学部4年の卒業間近にSansanグループで⻑期インターンを 始め、そのままデータエンジニアとして⼊社。社会⼈2年 ⽬。 社内のデータ利活⽤について、データのライフサイクル全 体を⾒ている。最近はデータ基盤（BigQuery）の構築‧運 ⽤と、社内向けデータ基盤のMCPの開発を担当。
4. ⼊社から1年半で、 約100回‧230⼈ほどの社員と飯に⾏った 社員同⼠のコミュニケーションを⽀援する制度のおかげ
5. 会議では出てきづらい課題が、飯に⾏くと出てくる 誰のミッションにもなっていない課題は、会議の議題に上がらない こういう課題は組織と組織の間に落ちている まとまっていない課題は、会議で相談されにくい 飯はフリーアジェンダなので、普段の仕事の話から課題が漏れ出てくる 課題を聞くときは「課題は何ですか」ではなく、「最近それをやったのはいつ？どうやった？」 と事実を聞く（参考：メタファシリテーション）
6. 出てくるのは、まだ誰の担当でもない困りごと ⼿順書にない作業：クラウド費⽤の精算で、毎回⼿作業で調べていることがある 正がわからないデータ：スプレッドシートが多すぎて、どれが正かわからない 誰も持っていない課題：マーケティングのファネルを、通して⾒る担当がいない もっと追いたい数字：CSとして、1社ごとの動向をもっと追いたい
7. 事例1：名もなき運⽤を拾う
8. クラウドコスト集計について聞くと、名もなき運⽤が出てきた CTO室の予算管理を任されたのを機に、インフラの⼈と飯に⾏った コスト集計の改善に⼊り、別件で財務の改善にも繋いでもらった ⼿順書にない作業が、⼿順と⼿順の間に埋まっていた
9. 聞いた話を書き残して、⾃動集計に移し替えた ヒアリングは⽂字起こしし、相⼿のニーズやペインを必ず書く これまで 経理向けのクラウドコスト集計を、スプレッドシートで⼿集計。各⾃が 異なる粒度で同じデータを加⼯ これから データ基盤上の⾃動集計パイプラインで、同じ数字を1つの集計で再現で きるようになってきている
10. 事例2：依頼の裏の困りごとを拾う
11. 依頼の裏には、データで判断しきれない困りごとがあった 2年で約1,600件の問い合わせが、私たちのチームに集中していた 使い⽅の質問が約400件、抽出依頼が約400件 詳しくはTech Blog「中央集権型の限界とデータメッシュの壁」へ 依頼の傾向からも「⾒たいときに⾒られない」は⾒えていた 飯の場で1つずつ聞くと、根本から直すべきところが⾒えた
12. 依頼しなくても、データで判断できる状態を⽬指した 以前は、各部署が依頼を出してチームの対応を待っていた やりたいことを叶える、いちばんシンプルな⼿段を選ぶ ダッシュボードでもMCPでもいい ダッシュボードを整理し、データ基盤にMCPを作った MCPは、業務の⾃動化に使われ始めた
13. 導⼊直後は飯で聞き、その後は数字で⾒る 導⼊直後は、飯の場で聞くと数字に表れない課題が⾒えてきた 権限の壁、⼿動のスプレッドシート添付、連携漏れ、定義のずれ その後は、MCPの実⾏ログでおおむね追跡できる どんな集計がよく実⾏されているか 似た集計は既存のダッシュボードへ案内できる
14. ただ、新しい使い⽅は数字だけではわからない 使っている⼈に聞くと、良い使い⽅が⾒つかる 検証段階の意思決定にMCPが使われていた CRMとオープンデータを組み合わせ、GASでダッシュボードにしていた だから、役職に関係なく使っている⼈に聞きに⾏く 良い使い⽅がわかれば、ほかの⼈にも広げられる
15. まとめ 1 飯に⾏くと出てくる 会議では出てこない困りごとも 2 仕組みにするまでセットでやる 飯で聞いた話は、書き残して 3 まず飯を⾷べに⾏こう 何を作るべきか迷ったら
16. Sansan 技術本部 採⽤情報 https://media.sansan-engineering.com/