戦略と実行を繋ぐ活用ファーストのデータ分析基盤

25年9月4日のレバテックさんでのイベントの資料です

Transcript

1. kubellが考える 戦略と実行を繋ぐ コミュニケーションプラットフォームディビジョン プロダクトユニット リード アナリティクスエンジニア / リードデータアナリスト 田中賢太 2025年09月04日 活用ファーストのデータ分析基盤 つ　な
2. 自己紹介 2 • 田中賢太（たなかけんた） • @tadaken3 • kubell ← LINE ← 任天堂 • リード アナリティクスエンジニア/リード データアナリスト • 好きな言語：SQL, Python, R, Swift • 業務詳細(kubellのプロダクトデータアナリストって、激アツじゃないですか？その魅力を３つ紹介！) • 妻と子供（４歳👦）と3人ぐらし • 趣味：レトロゲーム集め、個人開発
3. 事業概要 *1 Nielsen NetView 及びNielsen Mobile NetView Customized Report 2024年4月度調べ月次利用者（MAU:Monthly Active User）調査。 調査対象はChatwork、Microsoft Teams、Slack、LINE WORKS、Skypeを含む41サービスを株式会社kubellにて選定。 *2 2025年6月末時点。 • 国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」を展開 業界のパイオニアであり国内利用者数No.1*1 導入社数は93.5万社*2を突破 • 圧倒的な顧客基盤とプラットフォームを背景に、チャット経由で業務を請け負いDXを推進する BPaaSを展開 BPaaS (Business Process as a Service) ビジネスチャット「Chatwork」 業務代行 経理・総務・事務など幅広い業務に対応 人事・労務など専門性の高い業務に対応 採用 経理・会計 労務 営業事務 AI・SaaSを徹底活用 3
4. 今日話すこと 4 SSoTダッシュボードを作った話 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）
5. 活用ファーストで考えるデータ基盤
6. そもそも、われわれは何のために、データを使うのか？ 6 目的 1.戦略と実行をアラインさせること 例：売上が下がっても、見ている指標がバラバラなら議論にならない 2.データを使って意思決定を支援する データ基盤とは 単なる「保管庫」や「分析ツール」ではなく、思考の共通言語を提供する土台 活用ファーストとは 技術ドリブンではなく、「意思決定にデータが溶け込んでいる状態」を 起点に考えること
7. 意思決定を支援すると言っても様々なフェーズがある 7 短期 中期 長期 セールス・マーケ 施策 プロダクト施策 プロダクト・事業 戦略 必要な指標の解像度や粒度が異なる “万能なダッシュボード”ではなく、レイヤーに応じた設計が必要
8. よくあるデータカオス 8 分析担当 サインアップ後の アクティブ率の定義 サインアップ翌日の ログイン率 サインアップから28日間に 1日でもアクティブになったア カウントの割合 サインアップから7日間に 2日以上アクティブになったア カウントの割合 データ データ データ 同じような数字だけど傾向が違う？ ？
9. 戦略と実行を繋ぐ 9 実行に勝る戦略はない。 
 良い戦略があっても、それを実行できなければ意味がない。 
 フランク・スルートマン(Snowflake 元CEO) 

10. kubellが考えるSSoT(Single Source of Truth) 10 データ Single Source of Truth 経営 現場 戦略 実行 経営と現場が同じデータを違う粒度で見る 全体 / 月次 部署単位 / 日次
11. kubellが考えるSSoT(Single Source of Truth) 11 データ Single Source of Truth 経営 現場 戦略 実行 経営と現場が同じデータを違う粒度で見る 全体 / 月次 部署単位 / 日次 雪の結晶のようにフラクタルに データが見れる
12. kubellが活用ファーストのデータ基盤 12 戦略と実行を繋ぐ つ　な
13. Exploratoryで実現する 戦略と実行を繋ぐ SSoTダッシュボードと分析環境
14. Exploratoryとは 14 • Exploratory 、データの加工、可視化、 統計や機械学習のアルゴリズム、ダッシュボードやレポートの作成といった データサイエンスに欠かせない業務を行うBIツール • Exploratory サーバーと組み合わせることで、データ・カタログ、ダッシュボード、レポートを組織内で 簡単に共有可能 • データガバナンスの担保とアドホック分析とのバランスがいい
15. 15 1. Product Data Analyticsチームが公式なKPIダッシュボードを提供し、 SSoT（Single Source of Truth。信頼できる唯一の情報源）のダッシュボードとして、 普及させる 2. データカタログの整備を行い、SQLを書かずとも、 ダッシュボードと同じデータで、分析できる環境を構築する SSoTダッシュボード + SSoTデータカタログの目的
16. 16 SSoTダッシュボード + SSoTデータカタログの構成 • ダッシュボードで主要なKPIを簡単に見れる • ダッシュボードと同じデータで自由に分析できる
17. SSoTと分析の柔軟性を両立するために、ダッシュボードを分類 「SSoTダッシュボード」と「ユニット/プロジェクト特化のダッシュボード」 を分類して、整理・運用
18. データカオスを起こさせない取り組み ダッシュボードの品質を言語化 他部門が作ったSSoT以外のダッシュボードも レビュー体制を構築して自由度と品質の両方を担保 1.データが正しいこと 2.集計定義がきちんと明記されていること 3.表示されているグラフ、数字は誤解を招くような表現になっていない 運用マニュアルを整備 チェックリストを使って、作成部門と相互レビュー
19. 作って終わりではない 活用ファーストの運用体制
20. ダッシュボードを普及させるための取り組み 1.トップダウンでデータを活用すること発信 2.ダッシュボードの目的や読み方、使い方をまとめ解説記事を作成して発信 3.日々の事業計画の達成状況やサマリーを配信 「役職や部署に関わらず、事業部の全員が『同じデータ（KPI）』を見て状況を判断し、 会話と思考のズレをなくす」 執行役員 兼 コミュニケーション プラットフォームディビジョン長 兼 経営企画ディビジョン長 澤口 玄（通称 げんさん）
21. SSoTダッシュボードの解説ページを作成 ダッシュボードの目的やダッシュボードの読み方、使い方をまとめた解説記事を作成。定期発信
22. 日々の事業計画の達成状況やサマリーを配信 事業計画の達成状況などを毎日共有
23. SSoTは一人にしてならず Aoha Tanaka Shohei Goda Kenta Tanaka 「事業に関わる全員が同じ数字(KPI)を見ながら事業を推進できるようにする」チーム Special Thanks ▪Chief Product Officer Nozomi Tokuhara ▪Business Promotion Shu Ishibashi ▪Data Solution Yuichi Ikeda ▪Data Enginner Kazuhiro Mitsuhashi Tomoyuki Iijima ▪Biz Ops Kazutaka Kusadome Shun Tanaka Dai Furukawa Hirotake Iwasaki ▪Analytics Enginner Toshinobu Inaba Shuto Hirano Yasuaki Hirano
24. まとめ • SSoTのダッシュボードを構築して、 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）とする • SSoTダッシュボードと同じデータを使って分析できる体制を構築 • 作って終わりではなく、 事業部全員が同じ数字を見れるよう社内の情報発信も頑張っている データを使って 戦略と実行を繋ぐ
25. 最後にお知らせ
26. プロダクトマネージャー・データアナリストを募集中です！ 採用 ページ→
27. Appendix
28. 分析基盤として、ダッシュボード以外の業務ツールとのデータの整合性も担保 28 プロダクトの データ イベントデータ セールスの 活動履歴 その他 raw data datamart マーケティング ツール ダッシュボード 営業管理ツール 分析基盤（Snowflake） 集計定義(dbt)
29. データマートの設計・実装 データエンジニアと協力して、設計・実装を行う
30. [お知らせ]みん強第5回 09/24(水)19:30 〜ハイブリッド開催 みんなの考えた最強のデータ基盤アーキテクチャ第５回 〜オールスター大集合スペシャル！！〜 https://datatech-jp.connpass.com/event/360596/ ・これまで4回の合計で、参加者が4,000名を超えたデータエンジニアのイベント最新回を開催！ ・ディスカッションテーマも絶賛募集中！（https://forms.gle/nLEpXRXULYvKXAq69） kubellが開催サポート みっつ主催 kubell Staff Data Engineer Snowflake Data Superhero 23/24/25
31. 働くをもっと楽しく、創造的に 31