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大規模データに集まるみんなの負債!との付き合い方

 大規模データに集まるみんなの負債!との付き合い方

阿部 昌利

August 18, 2024
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  1. <主業> 2011〜2014 2014〜2017 2017 2018〜2020 2020〜  <副業> 2021〜2023                  株式会社ヤプリ プロダクト開発本部

    データサイエンス室 室⻑ 阿部 昌利 @ABE_Masatoshi データ活⽤組織の ⽴ち上げ期にJOIN (所属部⾨は  プロダクト開発、  経営企画、  マーケティング、  新規事業室 など  まちまち)
  2. データ基盤に集まる負債例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT <過去の意思決定に起因> お⾦で解決してデータを取 得していたが、会社の経済 状況が悪化したので、内製 にしたい <連携システムに起因>

    関係システムの運⽤⽅法が データ活⽤に適しておら ず、必要なデータを得るた めに、複雑な⼯程が必要に なってしまった <会社の⼒学に起因> ビジネスメンバーの意向が 強く、拙速な拡張を繰り返 した結果、膨⼤な前処理が 必要になってしまった <期待値の乖離に起因> 本来的に⼀致し得ないデー タなのに、⼀致するものと して公開されてしまってい た
  3. データ基盤に集まる負債例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT <過去の意思決定に起因> お⾦で解決してデータを取 得していたが、会社の経済 状況が悪化したので、内製 にしたい <連携システムに起因>

    関係システムの運⽤⽅法が データ活⽤に適しておら ず、必要なデータを得るた めに、複雑な⼯程が必要に なってしまった <会社の⼒学に起因> ビジネスメンバーの意向が 強く、拙速な拡張を繰り返 した結果、膨⼤な前処理が 必要になってしまった <期待値の乖離に起因> 本来的に⼀致し得ないデー タなのに、⼀致するものと して公開されてしまってい た トラッキングの基盤 をGA(UA)から内 製基盤へ BIツールのワークフ ローを刷新。 Salesforceのデータ 転送部分から⼿術 dbtを導⼊して 適切な層で 然るべき処理を実施 カスタマーサクセス 部⾨と連携して、 指標を刷新
  4. 負債がチャンスになる例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT • 経済的リソースや⼈的リソースに関 わる負債 • ワークフローの処理の複雑さに関わ る負債

    • 数字の正確性や更新性、⼀覧性に関 わる負債 負債の種類 得られるメリット • → 〜円コスト削減しました •   〜⼈⽇削減しました • → 計算速度が爆速になりました •   変更対応が⼀瞬で出来ます • → 信じられる数字をいつでも⼀箇所で •   ⾒られるようになりました
  5. 負債がチャンスになる例 ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT • 経済的リソースや⼈的リソースに関 わる負債 • ワークフローの処理の複雑さに関わ る負債

    • 数字の正確性や更新性、⼀覧性に関 わる負債 負債の種類 得られるメリット • → 〜円コスト削減しました •   〜⼈⽇削減しました • → 計算速度が爆速になりました •   変更対応が⼀瞬で出来ます • → 信じられる数字をいつでも⼀箇所で •   ⾒られるようになりました データエンジニア リングっていいね! という評価
  6. 集まってきた負債と付き合うコツ ⼤規模データの負債解消への道のり Lunch LT ※あくまでも個⼈の体験に基づきます。組織の状況や⼈によって、参考になる/ならないが、かなり分かれると考えます • 負債に優先順位をつける ◦ 私が優先度を⾼くする負債 ▪

    ⼼が削られる負債や、時間が奪われる負債 ▪ ビジネスインパクトが⼤きい負債 ▪ 経営陣に関わる負債 • 負債をさらに⼤きくする ◦ 可能ならばできるだけあとで解決する。時間が経った⽅が、より良いソリューションが⼿に ⼊っていたり、途中でニーズとともに負債が消滅したりするため。場合によってはリーズナブ ルな⽌⾎対応だけする • 負債をみんなで解決する⽬標として捉える ◦ データ負債は誰かを憎みがち。が、基本的には誰も悪くない。過去の⼈たちが頑張った結 果、たまたま今の状況になっているだけ。だから⼀緒に解決しましょうと持ちかける