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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

 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

ShoMaekawa/ウィル

December 13, 2021
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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

    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。
    Youtube
    Twitter
    記事
    書籍

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  16. 次回イベント

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