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

・ 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

Transcript

1. 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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2. 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
   

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3. プロダクト紹介
   

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4. 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^^
   

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5. 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
   

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6. 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
   

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7. 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
   

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8. 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
   

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9. 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
   

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10. 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
    

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11. 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
    

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12. 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
    

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13. 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
    

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14. 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
    

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15. 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。
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    記事
    書籍
    

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16. 次回イベント
    

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