事業会社でのデータマネジメントのプラクティス #TechMar

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Tech × Marketing Conference 2021 
2021/12/10(金)  
Classi株式会社 
開発本部本部長兼データAI部部長伊藤徹郎
 
事業会社でのデータマネジメントの
プラクティス 

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自己紹介 
● 名前：伊藤徹郎 (@tetsuroito) 
● 所属：Classi株式会社開発本部｜データAI部 
● 役職：本部長｜部長 
● 分野：Educational Technology , Learning Analytics 
● 著書 
○ データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編 
○ AI・データ分析プロジェクトのすべて 
○ 実践的データ基盤への処方箋 
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アジェンダ 
• 会社概要 
• データ組織の紹介 
• データ組織のプラクティスの紹介 
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アジェンダ 
• 会社概要 
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Classiの会社概要 
https://speakerdeck.com/classijp/we-are-hiring より

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Classiのミッション・ビジョン・バリュー  
子供の無限の可能性を解き放ち、学びの形を進化させる
先生とともに、学びから学ぶ仕組みを創り、
ワクワクする子どもを増やします
● Unlearn & Learn
● Love Difference
● Make Happen
⁃ 既存の知識を外す勇気。「学び方」を学び続けよう。
失敗してもいい。新しい学びに挑戦しよう。
⁃ 違いを愛そう。チームを超えて協働しよう。
多様性こそClassiの強み。多様な方がわくわくする。
⁃ 共に作り、共に実現する。大切なのは、信じて、
やり抜くこと。
Value
Mission
Vision

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Classiのサービス 

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サービス導入実績 

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アジェンダ 
• 会社概要 
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組織体制 
データチーム 

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データ組織の職能と役割  
職種  役割  体制 
データサイエンティスト   モデル開発・運用・分析  
データ活用推進 
ダッシュボード構築・運用  
R&D 
 
データエンジニア   データ基盤開発・運用  
クラウドセキュリティ  
Admin 
 
Pythonエンジニア  MLプロダクト開発・運用  
クラウドセキュリティ  
 

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データ基盤の構成図  
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出典：Classiのデータ分析基盤であるソクラテスの紹介
https://tech.classi.jp/entry/2021/05/31/120000
 

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• 提供サービスのDBデータ 
• 各種サービス利用データ 
• テキストデータ 
• 数値データ 
• アクセスログ 
• Google AnalyticsやFirebase Analytics 
• アプリケーションログ 
• 3rd Partyデータ 
• SalesForceやHubspotなど 
• Auditデータ 
• クラウドサービスの監査ログ、Tableau/Redashのログなど 
 
扱っているデータの種類  
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Classiのデータ組織の歴史  
• 2018年6月AI室が誕生 
• 4名の組織(エンジニア2人,データサイエンティスト2人)
 
• 2018年7月データエンジニア入社 
• データ基盤のプロトタイプの検討を開始
 
• Embulk,Cron,Scheduled Queryのデータパイプライン → BigQuery (第一世代)
 
• 2018年11月 PJ Cockpitにより全社でBIを導入 
• 2019年4月データAI部が誕生 
• https://www.wantedly.com/companies/classi/post_articles/141663 
• 2019年5月 2人目のデータエンジニア入社 
• Cloud Composer(Airflow)を利用したパイプラインへのアーキテクチャ変更
 
• 2020年1月 AWS Glueを利用したETL処理へ移行 
• 2020年9月データエンジニアが2名追加 
• チーム開発体制へ 
• TerraformによるIaC化やCI/CD整備、スクラムライクな開発スタイルへ
 
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Classiのデータ活用戦略  
• データを活用する目的 = Visionの達成のため 
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https://corp.classi.jp/company/message/

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• 全社の目標にデータ活用が入っています 
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• データ民主化の戦略を取っています 
• Tableau/RedashなどのBIツールの利用と普及啓蒙
 
• データ基盤チームはDWH開発、DM開発サポートまでを責務に
 
• 全社のデータ活用度合いをチームのKPIに
 
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アジェンダ 
• 会社概要 
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Classiのデータ活用戦略に伴った実行プラン(DAMAデータマネジメント機能フレームワーク)  
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データ
データマネジメントライフサイクル管理
データガバナンス
アクティビティ
戦略
データ評
価
原則と倫
理
ポリシー
スチュ
ワード
文化の変革
リスク管理：セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス
メタデータ管理
データ品質管理
計画と設計利用と強化実装と維持
アーキテク
チャ
データとモ
デリングと
デザイン
オペレー
ション
DWH
データ統
合と相互
運用性
マスタデー
タ管理
データスト
レージ
参照デー
タ管理
BI
データサイ
エンス
マスタ
データの
利用
データ収
益化
予測分析
ドキュメ
ント
コンテン
ツ管理

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データ
戦略
データ評
価
原則と倫
理
ポリシー
スチュ
ワード
文化の変革
アーキテク
チャ
データとモ
デリングと
デザイン
オペレー
ション
DWH
データ統
合と相互
運用性
マスタデー
タ管理
データスト
レージ
参照デー
タ管理
BI
データサイ
エンス
マスタ
データの
利用
データ収
益化
予測分析
ドキュメ
ント
コンテン
ツ管理
データマネジメントで
よく議論される機能要件
データマネジメントで
見落とされがちな
非機能要件

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データ
戦略
データ評
価
原則と倫
理
ポリシー
スチュ
ワード
文化の変革
アーキテク
チャ
データとモ
デリングと
デザイン
オペレー
ション
DWH
データ統
合と相互
運用性
マスタデー
タ管理
データスト
レージ
参照デー
タ管理
BI
データサイ
エンス
マスタ
データの
利用
データ収
益化
予測分析
ドキュメ
ント
コンテン
ツ管理
① ①
②
③
④

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• 初期のフェーズでは組織の状態把握と設計に注力 
①：計画と設計 
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https://speakerdeck.com/yuukimiya/dpctfa-biao-zi-liao より

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• 制約はあるがサイクルを回せるデータでBIを全社導入 
• PJ_Cockpit 
• https://www.wantedly.com/companies/classi/post_articles/141663 
• データ活用のゴール設定と目的を設定
 
• Tableauの公式トレーニングを社内で実施
 
• Classi Viz Challengeを開催 
• Visionに沿ったPJ化を意識して社内イベント化で周知 
①：実装と維持 
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• データサイエンスの共同研究を推進 
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• マスタデータやドキュメント管理 
• ドキュメントベースから内製ツールへ
 
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• データ基盤の設計、開発・運用に注力 
• 一方で活用側も同時に掘り起こし
 
• 価値貢献する活用を見据えないデータ基盤はアンチパターン
 
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• データ基盤のベースの構成要素を確立 
• 連携データのカバレッジを拡充 
• データ基盤を専任で担当するチームを全社横断で設置 
②：利用と強化 
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• 利用を拡大すると同時に権限管理やセキュリティも強化 
• Adminチームの初期形成 
• 組織レベルでの管理・運用 
• 属人的なロールを廃止。グループ単位での管理へ
 
• セキュリティチームと共にデータのポリシーを策定 
• 階層でグラデーションをつけ、データの重要度を定義
 
• 各リソースにおいて保持可能なデータが明示的になる
 
• DWHはデータレイク側のETLのみだけでなく、データマート側のPull
Requestを受けるように 
• Pull Requestを送るのはデータサイエンティストや一部非データ系メンバーのパワーユー
ザー 
• レビュワーはデータエンジニアチーム
 
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• データAI部で全社データ活用推進のKPIを設定 
• 半期ごとに目標設定とふりかえりを行い逐次更新
 
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• SQL勉強会の実施や学習コンテンツの準備 
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• Security Command Centerの利用による検知強化 
③：アクティビティ 
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• メタデータ管理への模索 
• dbtの導入検証と断念 
• データカタログの検討 
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https://tech.classi.jp/entry/2021/08/19/120000

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• データ品質管理 
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• データ活用文化醸成のためにUniposを活用 
• 運用が肝の施策で、厳格にキャラクターを設定せず、運用の中で確立
 
④：ガバナンス 
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• データ活用戦略実現のための採用活動の継続実施 
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• スクラム開発のフレームワークを導入 
• ワーキングアグリーメントの策定 
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• より安定したデータ基盤の運用と品質向上 
• dev/stg環境とテストの実施 
• ストリームデータパイプラインの構築 
• セキュアなデータパイプラインの構築 
• より活用されるデータマートのためのDWH開発 
• データ品質の向上 
• データ基盤のリアーキテクチャ 
• ML SysとのML Pipeline接続 
• 非構造化データを扱うパイプラインの検討 
etc... 
データ基盤チームがこれからやっていきたいこと  
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• データマネジメントに間接的にバリューを出すおすすめ書籍 
Appendix:おすすめ書籍  
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• データマネジメントに直接的にバリューを出すおすすめ書籍 
Appendix:おすすめ書籍  
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🙏🙏🙏 󰢛󰢛󰢛

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おわり 
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ご静聴 
ありがとうございました！ 
🙏🙏🙏 

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