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
レアジョブのデータ活用の今とこれから
Search
hayata-yamamoto
August 28, 2019
Technology
0
780
レアジョブのデータ活用の今とこれから
#rarejob_medpeer で使いました。
hayata-yamamoto
August 28, 2019
Tweet
Share
More Decks by hayata-yamamoto
See All by hayata-yamamoto
価値提供プロセスを試行錯誤し続けてきた話
hayata_yamamoto
0
120
AppSync と仲良くなろう
hayata_yamamoto
1
200
今日から機械学習チームを始めるには
hayata_yamamoto
0
140
医療と機械学習とMRI
hayata_yamamoto
0
220
ざっくりとわかる分析
hayata_yamamoto
0
170
Make Questions to Solve Problems ~how to use science as tool~
hayata_yamamoto
0
34
Other Decks in Technology
See All in Technology
インフラをつくるとはどういうことなのか、 あるいはPlatform Engineeringについて
nwiizo
5
2.6k
利用終了したドメイン名の最強終活〜観測環境を育てて、分析・供養している件〜 / The Ultimate End-of-Life Preparation for Discontinued Domain Names
nttcom
2
200
Developers Summit 2025 浅野卓也(13-B-7 LegalOn Technologies)
legalontechnologies
PRO
0
740
Oracle Cloud Infrastructure:2025年2月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
1
220
転生CISOサバイバル・ガイド / CISO Career Transition Survival Guide
kanny
3
1k
なぜ私は自分が使わないサービスを作るのか? / Why would I create a service that I would not use?
aiandrox
0
760
Classmethod AI Talks(CATs) #17 司会進行スライド(2025.02.19) / classmethod-ai-talks-aka-cats_moderator-slides_vol17_2025-02-19
shinyaa31
0
120
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
6
57k
開発スピードは上がっている…品質はどうする? スピードと品質を両立させるためのプロダクト開発の進め方とは #DevSumi #DevSumiB / Agile And Quality
nihonbuson
2
3k
PHPで印刷所に入稿できる名札データを作る / Generating Print-Ready Name Tag Data with PHP
tomzoh
0
110
レビューを増やしつつ 高評価維持するテクニック
tsuzuki817
1
740
JEDAI Meetup! Databricks AI/BI概要
databricksjapan
0
150
Featured
See All Featured
Designing for Performance
lara
604
68k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.6k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
9
450
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
A better future with KSS
kneath
238
17k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
4
380
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
49
2.3k
Side Projects
sachag
452
42k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
100
18k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
49k
Transcript
レアジョブのデータ活用の今とこれから Hayata Yamamoto RareJob.inc
Self-intro - Name: - Hayata Yamamoto (24) - Role: -
Data Scientist @EdTech Lab - Likes: - Natural Language Processing - Data Engineering - Podcast - Recent: - Certificateをとりました
Today’s Theme データ活用の文化を維持しつつ、 より使いやすくするための分析基盤を作っている話
Agenda 1. どのようにデータは使われているか (As Is) 2. どのようにデータを使っていきたいか (To Be) 3.
どのように差分を埋めるか
どのようにデータを使っているか
Pros / Cons Pros: • エンジニアや企画職が SQLを書いて分析している • 分析結果を元に意思決定が行われる •
機械学習を用いた研究開発プロジェクトが進行中 Cons: • データウェアハウス( DWH)が形骸している • マイクロサービスのDBを横断的に利用できていない • 大規模なデータを使ったデータ分析がしにくい • データ分析に必要なドメイン知識が多い
What’s the problem? Pros: • エンジニアや企画職が SQLを書いて分析している • 分析結果を元に意思決定が行われる •
機械学習を用いた研究開発プロジェクトが進行中 Cons: • データウェアハウス( DWH)が形骸している • マイクロサービスのDBを横断的に利用できていない • 大規模なデータを使ったデータ分析がしにくい • データ分析に必要なドメイン知識が多い 技術的に問題を解決するだけで大幅にデータ活用が進むのでは? データ活用の意識がある 技術的に解決できる問題
解決法がわかっている 解決法がわかっていない 顕在化した 問題 データ分析によるプロダクト改善 データを使いやすくする データ活用の文化をつくる 潜在的な 問題 プロトタイピング
データマイニング 研究開発 (パーソナライズ、自動化など) データに関わる問題をマトリックスにまとめたもの
解決法がわかっている 解決法がわかっていない 顕在化した 問題 データ分析によるプロダクト改善 データを使いやすくする データ活用の文化をつくる 潜在的な 問題 プロトタイピング
データマイニング 研究開発 (パーソナライズ、自動化など) データ活用の文化はすでにあるのに、データが使いにくいのは大きな損失 →プロダクト改善がしにくくなってしまう
解決法がわかっている 解決法がわかっていない 顕在化した 問題 データ分析によるプロダクト改善 データを使いやすくする データ活用の文化をつくる 潜在的な 問題 プロトタイピング
データマイニング 研究開発 (パーソナライズ、自動化など) データが使いにくいと、試行錯誤の効率が非常に悪い →成果に結びつきにくくなってしまう
どのようにデータを使っていきたいか
None
None
None
要するに データ使って学習体験を向上させたい
どのように差分を埋めるか
As Is / To Be As Is • データを使って意思決定する文化を十分に活かせてない •
ノウハウやドメイン知識が属人化しがち • データへのアクセスが悪く、研究開発で試行錯誤しにくい To Be • プロダクトを通じてユーザーが英語を話せるようになる • 効率的な学習体験と新しい学習機会を提供する • それぞれの個人に合わせた学習ができるようにする
What’s the gaps? 1. データ分析する文化がある, but データが使いにくい 2. ユーザーに最適化したサービスを提供したい, but
知識が属人化しがち 3. 新しい体験を提供したい, but 研究開発の試行錯誤がしにくい データのアクセスや仕組みで解決できそう
How to solve? • BigQueryをハブにして、マイクロサービスからデータを集める ◦ データの整形やテーブルの整理をしておく • 全社で必要なデータをあらかじめ可視化しておく ◦
知見の共有、認識の統一、属人化の防止 • 集めたデータを再利用できるようにする ◦ 馴染みのあるツールや、新しいツールで使えるようにする (Redashなど) • 大規模なデータが必要な分析ロールはBQを直接叩く ◦ サーバーのスケールアウト問題からの脱却。データの再現性を確保
できる限りシンプルに
ToDo • 既存の仕組みはバッチ処理に最適化された設計になっている ◦ アプリやWebRTCなどもあるので、ストリームデータも将来的には扱いたい • AWSとGCPの使い分け、住み分け ◦ データの頻度や鮮度を求めると費用対効果を損なう懸念 •
マイクロサービスの開発とうまく並走させる ◦ 分析基盤を意識しないで済む設計にしたい • 分析基盤を一緒に作ってくれる仲間を見つける ◦ We’re Hiring!