Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
タイミーにおけるデータ活用の未来
Search
Toshiki Tsuchikawa
December 23, 2024
Technology
480
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
タイミーにおけるデータ活用の未来
https://primenumber.com/01/2024
primenumber主催 zero oneイベントでの登壇資料
Toshiki Tsuchikawa
December 23, 2024
More Decks by Toshiki Tsuchikawa
See All by Toshiki Tsuchikawa
タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ
ttccddtoki
8
4.2k
タイミーのデータ活用を支えるdbt Cloud導入とこれから
ttccddtoki
2
1.4k
急成長する組織を支えるデータ基盤のこれまで、これから
ttccddtoki
6
910
アジリティの高いデータ基盤を目指して
ttccddtoki
4
1.9k
DMBOKを参考にしたデータマネジメントの取り組み
ttccddtoki
6
3.3k
dbt_Cloudとdbt_Core併用の試み
ttccddtoki
3
1.7k
データ品質を重視したデータ基盤プロダクト開発
ttccddtoki
8
2.6k
タイミーの未来を支えるデータ基盤プロダクト
ttccddtoki
1
1.1k
datatech-jp Casual Talks #3
ttccddtoki
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ABEMA の Datadog × OTel 基盤、 中から見るか? 外から見るか?
tetsuya28
0
110
AI Adaptable なテストを整える工夫 / Ways to Make Your Tests AI-Adaptable
bitkey
PRO
3
230
ChatworkとBPaaS 異なる特性で学んだAI機能開発の ベストプラクティス
kubell_hr
2
3.3k
DevOps Agentで始めるAWS運用 〜フロンティアエージェントが変える運用の現場〜
nyankotaro
1
340
なぜ Platform Engineering の土台に Kubernetes を選ぶのか
r4ynode
1
350
Amazon Bedrock AgentCore ワークショップ JAWS UG TOHOKU / amazon-bedrock-agentcore-workshop-jawsug-tohoku-2026
gawa
9
510
Djangoユーザが知っ得なPostgreSQL機能 - 設計の選択肢を増やす / Djang-use-PostgreSQL
soudai
PRO
0
210
運用を見据えたAIエージェント設計実践
amacbee
1
3.4k
自律型AIエージェントは何を破壊するのか
kojira
0
130
製造業のクラウド活用最適解〜AI,DXを加速するデータ基盤の作り方〜
hamadakoji
0
420
「気づいたら仕事が終わっている」バクラクAIエージェント本番運用の裏側 / layerx-bakuraku-aie2026
yuya4
19
11k
ポケモンの型をTypeScriptの型システムで表現してみた
subroh0508
0
360
Featured
See All Featured
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
170
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
570
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
How to make the Groovebox
asonas
2
2.2k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
13k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
210
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.2k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
3.5k
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
130
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
270
Transcript
2024-12-10 栗⽥雅史‧⼟川稔⽣ タイミーにおけるデータ活⽤の未来 @tvtg_24 データでビジネスの未来を創る: 成⻑する企業のデータ⼈材のキャリアとこれからの可能性
自己紹介 土川 稔生 (Tsuchikawa Toshiki) 株式会社タイミーに2020年入社 DRE(Data Reliability Engineering)グループ 1人目データエンジニアとしてデータ基盤を構築し始める
現在はプロダクトオーナーとして、データ基盤プロダクト作りに励む 栗田 雅史 (Kurita Masashi) NTTcom→DeNA→受託分析企業を経て、株式会社タイミーに データアナリストとして2024年1月入社。 2024/11月より、マーケティング・営業関連の分析を担う 分析グループのマネージャーに就任。
3
4
タイミーの実績 スキマ バイト No.1 5 累計求人案件数 ・ダウンロード数 ※1 ※2 導入事業者数
136,000企業 ワーカー数 900万人 ※1 ※2 [調査方法]インターネット調査 [調査期間]2024 年 2 月 9 日~11 日 [調査概要]スキマバイトアプリサービスの実態調査 [調査委託先]株式会社マクロミル ※3 2024年9月時点 ※4 2024年9月時点 ※4 ※3
募集人数の推移 コロナ禍においても、 過去に例を見ない程の 加速的高成長を実現。 ※1:2023年4Qと2022年4Qの比較 6
サービスの拡大に伴い、タイミーの従業員数も増加中
データ組織・職種紹介 プロダクト本部 データアナリティクス部 エンジニアリング本部 データエンジニアリング部 データ サイエンティスト MLOps エンジニア アナリティクス
エンジニア データ基盤 エンジニア DS G DRE G プロダクト アナリティクスG ビジネス&マーケティング アナリティクスG プロダクト開発 に関わる分析 マーケティング に関わる分析 経営‧営業活動 に関わる分析 データアナリスト
データ取り組み紹介 2018 アプリ リリース DWH (BigQuery)へ データ集約 2020 Looker導入 &
dbt導入 2021 2022 2023 2024 データモデリング をLookerからdbt へ移行 data streamに よるCDC導入 / exposureによる アウトプットの 管理 基盤のさらなる拡張 ガバナンスの強化 DREの数 (正社員ベース) 1 1 1 -> 2 2 -> 4 4 -> 6 AEの数 (正社員ベース) 1 -> 2 2 1
データ基盤全体図
データ取り組み紹介 DA:内製の営業向けLooker研修 DS:レコメンドシステム DRE:データコントラクト活⽤ AE:ディメンショナルモデリング
データモデリング (AE)
データコントラクト (DRE) Output Port スプシデータ収集用 Data Product Input Port raw
data (lake) staging data スプシのコントラクト BQ上のコントラクト DRE 実装 データオーナー
データ基盤があるGoogle Cloudにアイテム推薦APIを立て、その中でABテストの振り分けを設定しています - プロダクト本体の基盤があるAWS上のリソースを変更せずに、DS組織内でABテストの設定が完結出来 るようになっています ABの振り分けはここで設定 レコメンドシステム (DS、MLOps)
近未来像 これから取り組むテーマの一例 データコントラクト& データメッシュ RevOpsの実践 ・MOps、SalesOpsとの売上 を意識した連携 ・各部署での素早く正確な データ活用の推進 データ横断マネジメント組織
の取り組み ・データ組織を横断したROIを 意識した開発優先度決め ・データ課題連携による組織 で統一した開発 ・データ生成者・利用者との 契約駆動のデータ基盤運用 ・一部運用や開発の移譲によ るスケールしたデータ活用
fin