3社の事例から学ぶ!現場で使われるダッシュボードの作り方 #前向きデータ整備人 / 20191127

56ae61a2631362f985e4c1fa4548a7ac?s=47 yuzutas0
November 27, 2019

3社の事例から学ぶ!現場で使われるダッシュボードの作り方 #前向きデータ整備人 / 20191127

データアーキテクト(データ整備人)を”前向きに”考える会 の登壇資料です。
https://analytics-and-intelligence.connpass.com/event/153899/

56ae61a2631362f985e4c1fa4548a7ac?s=128

yuzutas0

November 27, 2019
Tweet

Transcript

  1. 2.

    WEBに公開済みです #前向きデータ整備人
 
  撮影やメモは不要です。
  リラックスして聞いていただければと思います。 
 
 スライド 70+枚/15min
 
  頑張って付いてきてください。


     何か1つでも持ち帰っていただければと思います。
 
 詳細(クライアントや案件名)は非公開
 
  データ、ツールなどについても、ダミー情報を掲載しています。
  あくまでも論旨にご注目いただければと思います。   免責・注意事項
  2. 3.

    ・はじめに ・作り方のポイント
 
 ・Case1 BtoB 業務支援SaaS
 ・Case2 BtoBtoC メディア広告
 ・Case3

    In-House 社内システム
 
 ・実現のノウハウ
 ・伝えたいこと
 ・宣伝   アジェンダ
  3. 16.

      5W1H Who 誰が、 When いつ、 Where どこで、 Why なぜ、

    What 何のデータを、 How どうやって見るか
  4. 24.
  5. 26.

         毎週◯曜日の◯時に When Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat

    08:00- 10:00- 12:00- 14:00- 16:00- 18:00- 20:00-
  6. 29.

        主要導線UU率の推移を What 60% 45% 30% 15% 1月 2月 3月 4月

    5月 6月 ログイン 検索 詳細 アクション 
  7. 36.

       広告主ごとのPV よくあるレポート +αの表示項目(付加価値) 日付ごと
 のPV 広告ごと
 のPV 曜日x時間帯
 ごとのPV 利用エリア


    ごとのPV Ad PV A 50 B 100 C 30 D 50 E 80 120 90 60 % 30 1/1 1/2 1/3 日 月 火 水 10:00 20 10 15 15 11:00 30 50 15 25 12:00 60 40 35 40 13:00 50 20 25 30 14:00 30 10 15 10  v1
  8. 37.
  9. 40.

       コンテンツ作成者ごとのPV よくあるレポート +αの表示項目(付加価値) 日付ごと
 のPV 投稿ごと
 のPV 曜日x時間帯
 ごとのPV 利用エリア


    ごとのPV POST PV aaa 50 bbb 100 ccc 30 ddd 50 eee 80 120 90 60 % 30 1/1 1/2 1/3 日 月 火 水 10:00 20 10 15 15 11:00 30 50 15 25 12:00 60 40 35 40 13:00 50 20 25 30 14:00 30 10 15 10 ログ仕様を修正
 集計できる状態◎ IPアドレス
 統計利用の許諾◎ v3 
  10. 41.

      PDCAを回す 実行 再計画 実行 再計画 実行 再計画 v1納品 v2納品

    v3納品 ・利用規約の見直し
 (IPアドレスの利用許諾) ・ログ仕様から修正
 (必要な項目の取得漏れ) ・営業の戦略自体を見直し
 (コンテンツ強化を優先)
 ・誤解を招く文言を手直し
 (顧客に見せて質疑応答)
  11. 44.

      システムの利用状況を月次報告 Who システム運用担当者が When 毎月の第一営業日に Where Slack + Confluenceで

    Why 利用促進の改善施策を打つために What 前月のシステム利用UU・PVを How ログ→BigQuery→DataStudioで見る
  12. 45.

     データ基盤の利用状況をダッシュボード化 クエリ実行数 2,000回 1,500回 1,000回 500回 1/1 1/2 1/3 1/4

    1/5 1/6 User 実行数 Aさん 50 Bさん 100 Cさん 30 Dさん 50 Eさん 80 Data 参照数 店舗 50 顧客 100 課金 30 商品 50 予約 80 
  13. 46.

     月次アクションで組織のデータ活用を促進 どこに課題があるか分析→改善アクション チームA チームB チームC チームD チームE チームF チームG チームH

    生ログ
 独自利用 データT支援
 業務依頼 データT支援
 データ出力 自主的
 データ出力 担当者依存 担当者依存 自主的
 データ生成 他チーム依頼 基盤貢献! 担当者依存 担当者依存 局所化の壁 自走の壁 改善の壁 
  14. 47.

     データ・運用の流れ SlackBot
 Reminder StackDriver
 Logging Data
 studio Operator BigQuery Data


    User BigQuery Confluence ・前月の利用状況
 ・改善アクション ・運用手順を見直し 
  15. 52.

      NOならデータチームは今すぐスクラム! What 何をするか スプリント
 レビュー デイリー
 スクラム How どうやってするか

    スプリント
 プランニング レトロ
 スペクティブ スプリント
 レビュー か レトロ
 スペクティブ ど スプリント
 プランニング
  16. 71.

    データを活用したい!
 けど出来てない! うちに発注しませんか?   ②仕事 コンサルティング ダッシュボード ETLパッケージ そもそもの
 課題整理から


    お手伝い! モニタリングと
 継続改善を
 提供します! 社内外のデータを
 利用可能な
 状態にします!