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〜
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
3. プロダクト紹介
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^^
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。 Youtube Twitter 記事 書籍
16. 次回イベント