・ データアナリストがBQデータ基盤へリプレイス ・ データエンジニア+データアナリストMIX体制 ・ ビジネスオペレーションの構築も兼務 ・ BIやSQLだけでなく、データ連携も民主化するために最初からtroccoを選択
詳しくは以下のYoutubeをご覧ください! https://www.youtube.com/watch?v=q9HA1S3vmcE
フルスタック⼀⼈⽬データアナリストがデータ基盤を作ったお話〜Data Engineering Study LT〜
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⾃⼰紹介前側 将(まえかわ しょう)株式会社オープエイトCS企画部 データ戦略G・Group Managerヤフーのデータアナリストなどを経て現職。SaaS動画制作ツール「Video BRAIN」のグロースがミッション。会社全体のデータ基盤最適化、分析業務などフルスタックに働く。Salesforceの設計なども担当。Twitter@willanalysts
プロダクト紹介
前提○⼀番に伝えたい視聴者さまベンチャーの⼀⼈⽬データ⼈材になるか迷ってる⽅○お話の内容あくまで⼀例の参考情報となります。LTのため各業務の詳細はお話しできません。気になることがあればいつでもTwitterでDMください^^
⼀⼈⽬データ⼈材が⼊社した⽇データ基盤野良環境のみKPI定義バラバラSalesforceもやっておいてEmbulkコケまくるetc….取得できていないログがあるデータは見れないもの役員が徹夜して意思決定の数値を集める素材:ソコスト
なぜ⼀⼈⽬で⼊社したか0からデータ基盤やデータ戦略を立案できる経験が貴重だから強い企業に人が集まり、専門性の高い人材は増えている誰もいない荒野に挑戦する人が少なくチャンス。(大変)要因・他のフェーズを経験できた・優秀な他社の仲間がいる・規模拡大すればむしろやりやすい経過年数と従業員規模
⼀⼈⽬として気をつけたこと KEEP・初めからチームでの開発を意識・データ基盤の育ちとデータの民主化をコントロール・信頼を勝ち取る+仲間を作る
反省点 PROBLEM・KPIの自動取得PJが失敗だった・最初からDMBOKに則ったデータ基盤構築をしたかった・ビジネスとデータの翻訳する人が必要だった
データ基盤の順序の説明定義機械がデータから法則を自動的に学習することでシステム内での機能提供や意思決定の支援を行うビジネス上の定性的なデータに基づいて定量的に裏付けし、意思決定の支援を行うBIツールでデータを自動的に可視化することで事業のKPIモニタリングや顧客へ分析機能を提供するデータ活用を進めるために専用のDBにデータを収集、統合、蓄積する例テンプレートのレコメンドユーザーリスト作成セールスパイプライン分析動画制作離脱分析動画制作状況モニタリングSaaSKPI分析Troccoを用いたデータ収集BQのデータ整備データの安定供給をし正確な数値を把握できるようにすることが急務
最初に始めたこと(ベストプラクティスではない)データ基盤の刷新を実施
最初に始めたこと(ベストプラクティスではない)データ基盤の刷新を実施元データ データロード データ活⽤データロードテーブル名にDL、DW、DMという命名をする
データエンジニア+データアナリストMIX体制の採⽤・アナリストよりのツールを採用・キャリアと業務1年前:1人(まえかわ入社)現在:4人
ビジネス部⾨のツールオペレーションの整備も実施メリット:社内データの上流から抑え込むことができるデータ基盤にあったSalesforce設計例.・troccoで取得できないデータ型を作らないルール・ビジネス要件に詳しくなる・Salesforceに渡すデータをコントロールできる今後:Opsという役割が社内のセールスやカスタマーサクセス部に置いているので、その方々と役割分担して安定したデータ連携ができそう
挑戦したいこと TRYプロダクトのアナリティクスを強化する・ABテスト自動化・ユーザー体験図の作成・リサーチチーム作る
BIツールのコミュニティBIツール研究所というコミュニティを運営しております。YoutubeTwitter記事書籍
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