Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
第6回 データを売ることの『夢』と『現実』
Search
SnowflakeDataManagementJP
February 22, 2024
Technology
0
790
第6回 データを売ることの『夢』と『現実』
SnowflakeUserGroupデタマネコミュニティ第6回活動で利用した資料を公開します!
SnowflakeDataManagementJP
February 22, 2024
Tweet
Share
More Decks by SnowflakeDataManagementJP
See All by SnowflakeDataManagementJP
第8回DataMeshLT#3 DataMeshの実践と難しさ
sfdmt
1
71
第8回DataMeshLT#4 Snowflake-データメッシュガバナンス
sfdmt
1
100
第8回DataMeshLT#5 データメッシュの魅力:原則から拓く新たな道
sfdmt
0
120
第8回DataMeshLT#1 DataMeshって?
sfdmt
0
35
第8回DataMeshLT#2 とあるエンプラ企業への DataMesh適用シミュレーション
sfdmt
2
58
第5回データ人材 ~エンプラ企業にいそうなヤバイやつ~
sfdmt
0
420
第3回データモデリング?どのレベルでやるの?
sfdmt
3
1.7k
第2回データドリブン文化醸成〜組織を変えるには〜
sfdmt
2
180
第1回データ品質のお悩みと解決方法を考えてみた
sfdmt
2
730
Other Decks in Technology
See All in Technology
社内で最大の技術的負債のリファクタリングに取り組んだお話し
kidooonn
1
550
Amplify Gen2 Deep Dive / バックエンドの型をいかにしてフロントエンドへ伝えるか #TSKaigi #TSKaigiKansai #AWSAmplifyJP
tacck
PRO
0
380
New Relicを活用したSREの最初のステップ / NRUG OKINAWA VOL.3
isaoshimizu
2
600
iOS/Androidで同じUI体験をネ イティブで作成する際に気をつ けたい落とし穴
fumiyasac0921
1
110
Python(PYNQ)がテーマのAMD主催のFPGAコンテストに参加してきた
iotengineer22
0
470
AWS Lambda のトラブルシュートをしていて思うこと
kazzpapa3
2
170
Terraform Stacks入門 #HashiTalks
msato
0
350
The Role of Developer Relations in AI Product Success.
giftojabu1
0
120
リンクアンドモチベーション ソフトウェアエンジニア向け紹介資料 / Introduction to Link and Motivation for Software Engineers
lmi
4
300k
DMARC 対応の話 - MIXI CTO オフィスアワー #04
bbqallstars
1
160
Security-JAWS【第35回】勉強会クラウドにおけるマルウェアやコンテンツ改ざんへの対策
4su_para
0
180
テストコード品質を高めるためにMutation Testingライブラリ・Strykerを実戦導入してみた話
ysknsid25
7
2.6k
Featured
See All Featured
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
44
2.2k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Code Review Best Practice
trishagee
64
17k
Fireside Chat
paigeccino
34
3k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
33
1.9k
Teambox: Starting and Learning
jrom
133
8.8k
The Invisible Side of Design
smashingmag
298
50k
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
156
23k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1366
200k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
20k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
73
5.3k
Transcript
Copyright HR Force inc データを売ることの 『夢』と『現実』 DataManagement分科会 第6回 すずき
Copyright HR Force inc 鈴⽊ 凌(すずき) 株式会社HR Force DS統括部 DXグループ
Dataチーム リーダー Salesforce / Tableauシステム管理者 データエンジニア / アナリティクスエンジニア @suzupappa @suzupappa Ryo Suzuki
Copyright HR Force inc 夢と現実
Copyright HR Force inc 経緯
Copyright HR Force inc
Copyright HR Force inc ‧求⼈広告の代理運⽤(⼿数料ゼロ) ‧複数媒体への出稿を⼀元管理 → 最適な広告運⽤に向けて、多様なデータの利活⽤が進む
Copyright HR Force inc このノウハウは多くの企業で活きるのでは?
Copyright HR Force inc 夢
Copyright HR Force inc 「社内⽤のシステムやデータ」で 「世の中の企業」に貢献しつつ、 「事業」にも出来たらな〜
Copyright HR Force inc
Copyright HR Force inc 採⽤データ周りの環境
Copyright HR Force inc APIは各種制限あり 管理画⾯データを取得できるツールはない → アカウントにログインし、CSVダウンロード APIは存在しない 管理画⾯データを取得できるツールはないこと
が多い → アカウントにログインし、CSVダウンロード etc… 求⼈ボックス Indeed
Copyright HR Force inc 採⽤データは… 技術的にもデータを⾃動取得する難易度が⾼い しかも、それを採⽤担当者が担当する
Copyright HR Force inc 求⼈媒体 管理画⾯ これまで CSV データ 数値を確認するためには...
‧管理画⾯で直接確認する ‧管理画⾯からCSVファイルを都度ダウンロードする
Copyright HR Force inc 例えば、 DWHに格納し、BIで⾒たいとなると...
Copyright HR Force inc 求⼈媒体 DWH BI BI可視化までの過程 CSV データ
Copyright HR Force inc しかも、それぞれの の部分にも 様々な知識やツールが必要になる
Copyright HR Force inc 「スーパー採⽤担当者」じゃなきゃきつい、、
Copyright HR Force inc ATS(採⽤管理システム)データなど、 求⼈媒体以外のデータへのニーズも存在
Copyright HR Force inc 「ウルトラハイパースーパー採⽤担当者」 じゃなきゃさすがにきつい、、
Copyright HR Force inc もしくは
Copyright HR Force inc データエンジニアが社内HRデータ をゴリゴリ触っている企業 (絶対少ない...)
Copyright HR Force inc Azaptが提供すること
Copyright HR Force inc Slack Snowflake, BigQuery
Copyright HR Force inc 「構築」や「可視化」⽀援も含んでいる!!
Copyright HR Force inc
Copyright HR Force inc 現実
Copyright HR Force inc 「社内⽤のシステムやデータ」で 「世の中の企業」に貢献しつつ、 「事業」にも出来たらな〜 夢(再掲)
Copyright HR Force inc 「データを提供するだけ」は理想だが データ活⽤が進んでいる企業でないと難しい 現実
Copyright HR Force inc 事前にいただいた質問
Copyright HR Force inc データ共有して受け取り⼿側にどういうメリットがあるか ▿サイロ化されたHRの広告データを集約‧分析できるようになる ▿例えば、GA4データと突合して、求⼈単位で分析することも可能に
Copyright HR Force inc プロダクトにする前提でやり始めたのか? ▿No ▿⾃社内での活⽤を前提に構築していたシステムが基になっている
Copyright HR Force inc 価値あるデータってそもそもなんなのか ▿受け⼿が、それを⾒ただけで実際にアクションを起こすことができ るもの(データドリブン) ※ただし、実際にはそれを⾒て各々が判断をしてアクションを起こ すことが多い(データインフォームド)
Copyright HR Force inc どういう⾵に顧客を⾒つけているのか ▿⼀番最初は、⼈同⼠のつながりから ▿現在はセミナー等を開催して、データ活⽤を推進するための芽を育 む活動も実施中
Copyright HR Force inc セキュリティ的な何か配慮しているなら、気を付けていること ▿正しいデータを公開すること ▿提供範囲(公開設定)を間違えないようにすること ▿GUIでサクッと設定変更!などはできないような厳格な権限管理 ※次ページに補⾜あり
Copyright HR Force inc セキュリティを担保するために使⽤している技術 Terraform ▿IDだけでなく、 human-readable な情報(ドメイン等)も使⽤ ▿顧客提供先のデータセット名とドメインを統⼀
▿Terraform のアサーション(Checks)で、警告を出す
Copyright HR Force inc 顧客の要望に対してどのように対処しているのか ▿SLA、SLOの遵守や、少しでもお客様へ早く提供をするためにデー タの更新をイベントドリブンな実装にしたり、アーキテクチャの変 更、また、新ツールを模索したりと⼯夫している ※以前は上流から下流をスケジュール実⾏することで暗黙的に依存 関係を構築していた
Copyright HR Force inc 提供遅延やバグがあったときの運⽤苦労話 ▿予期せぬエラーでデータが届かなかったり、各種 Google Cloud の リソースが利⽤できなくて突然パイプラインが⽌まることがあるの
で、その場合は全⼒復旧作業&お客様へ連絡 ▿データソース(媒体)が多いので、管理コストが⾼い
Copyright HR Force inc まとめ
Copyright HR Force inc ①データをそのまま「ポンと売る」のは難しい ②受け取る側に、活⽤⽅法や効果を⽰す必要がある ③社外にデータを出すため、運⽤もシビアになる