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ヤプリ社の症例から考えるtrocco依存症
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阿部 昌利
June 27, 2024
Technology
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ヤプリ社の症例から考えるtrocco依存症
第3回troccoユーザー会の発表資料
阿部 昌利
June 27, 2024
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Transcript
2022.12.09 ヤプリ社の症例から考えるtrocco依存症 2023.04.14 troccoユーザー会 株式会社ヤプリ 技術戦略室 データサイエンティスト
阿部 昌利
<主業> 2011〜2014 2014〜2017 2017 2018〜2020
2020〜 <副業> 2021〜 株式会社ヤプリ プロダクト開発本部 データサイエンティスト 阿部 昌利 @ABE_Masatoshi
事業紹介 株式会社ヤプリについて
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データ活用状況 trocco活用箇所
アプリログ Cloud Run, DataFlow, Pub/Sub ヤプリ社員 顧客 業務の賜物 データ転送 データマート作成
社内外向けのデータアウトプットにtroccoを活用
アプリログ Cloud Run, DataFlow, Pub/Sub ヤプリ社員 顧客 業務の賜物 データ転送 データマート作成
MAU 2,700万 B2B SaaS アプリ 783 転送設定 120 データマート:70 ワークフロー:20 trocco活用量 Dev:1名 Biz:2名
アプリログ Cloud Run, DataFlow, Pub/Sub ヤプリ社員 顧客 業務の賜物 データ転送 データマート作成
MAU 2,700万 B2B SaaS アプリ 783 転送設定 120 データマート:70 ワークフロー:20 Dev:1名+2名 Biz:2名 今月からdbt連携に着手 + dbt連携
社内:ほぼすべての部門でLooker, Looker Studioを活用
基本 ダッシュボード GA4 ※一部有償の 可能性あり 無償 有償 Yappli
Analytics Yappli Data Hub AppsFlyer Repro 社外:ヤプリの顧客向けアプリログ分析サービスオプション 全顧客 アプリ 管理画面 希望顧客のみ etc.
基本 ダッシュボード GA4 ※一部有償の 可能性あり 無償 有償 Yappli
Analytics Yappli Data Hub AppsFlyer Repro 社外:ヤプリの顧客向けアプリログ分析サービスオプション 全顧客 アプリ 管理画面 希望顧客のみ etc. +
trocco依存症 株式会社ヤプリの症例
ステージ0:可能性に気づく ステージ1:活用先が広がる ステージ2:活用先で猛威を奮う ステージ3:troccoの先がダウンする ステージ4:平衡状態が訪れる ステージ5:まだ早い案件が訪れる
ヤプリ社のtrocco依存症は以下のように進んだ
S0 可能性に気づく
クエラー (SQL人材) trocco データ取得
(≒ Extract) データ加工・可視化 (≒ Transaction) ワークフロー化 (≒ Load) 得意 troccoとクエラーは補完性が高い 得意 得意
追加される転送元コネクタ 2020年9月 2022年3月 ヤプリ社の場合 Salesforce(レポート)、AppsFlyer(RAW DATA)の登場に歓喜! 55 73
データマート機能で、 BigQueryに自由記述モード登場(2021年10月)
BigQueryはDDLが豊富
クエラー (SQL人材) trocco データ取得
(≒ Extract) データ加工・可視化 (≒ Transaction) ワークフロー化 (≒ Load) 得意 troccoとクエラーは補完性が高い ますます得意 ますます得意
SQL人材 with trocco こうして頼れる相棒が仲間になった!
S1 活用先が広がる
元々はマーケ、セールス系KPI可視化のために導入 2021年1月
アプリログ Cloud Run, DataFlow, Pub/Sub ヤプリ社員 顧客 業務の賜物 データ転送 データマート作成
【再掲】社内外向けのデータアウトプットにtroccoを活用
ヤプリ社員 業務の賜物 データ転送 データマート作成 始まりはここから
ケース1:CS部門に広がる(社内向け) SQL人材 with trocco カスタマーサクセス用に、 アプリや管理画面のログをまとめたいんだけど… できます!
ケース2:CS部門に広がる(社外向け) SQL人材 with trocco 施策の評価用にストアレビューを レポートして顧客に伝えたいんだけど… できます!
ケース3:経営企画部門に広がる SQL人材 with trocco (最新版に上書きされるデータについて) 過去のデータをスナップショットしておいて、 当時の基準で遡れるようにしたいんだけど…
できます!
ケース4:プロダクト開発に広がる SQL人材 with trocco 社内データと顧客から定期的にもらうデータを、 紐付けてレポートしたいんだけど… できます!
ケース5:勝手に広げる SQL人材 with trocco 次のこの新機能、 データ系のワークフローは troccoで実装しますね!
アプリログ Cloud Run, DataFlow, Pub/Sub ヤプリ社員 顧客 業務の賜物 データ転送 データマート作成
【結果】社内外向けのデータアウトプットにtroccoを活用
SQL人材 with trocco できます! そう、troccoとならね
S2 活用先で猛威を奮う
前述の「ケース2:CS部門に広がる(社外向け)」の場合 アプリごとに HTTPデータ転送
slackワークフローで追加する体制が構築されていた by カスタマーサクセス マネージャー 山田 尚希
ケース2:CS部門に広がる(社外向け) SQL人材 with trocco そんなにループ実行して大丈夫? 大丈夫! (今のところ)
たまに転送失敗する日もあるけれど、再実行すればOKです ワークフローから slackに失敗通知して [停止位置から再実行] 押すだけ!
SQL人材 with trocco trocco、頑丈だぜ!
S3 troccoの先がダウンする
高まり続けるニーズ SQL人材 with trocco セールスフォースレポート、 全期間毎時取り込めるようにしたいんだけど… できます!
できなかった。。。 (中略)
必要なデータ更新頻度を整理して、 dailyとhourly用ワークフローに分割して運用してます
SQL人材 with trocco API上限、 わたしの苦手な言葉です
S4 平衡状態が訪れる
重要なワークフローは成功をslackに通知 データ整備人の朝は、 slack成功通知を見て、 満足感に浸る ことから 始まる
重要なワークフロー例 ポストモーテムの度に、追加されるデータチェック (経緯報告書と引き換えに得たものもあるぞ。 また、trocco担当パート以外のチェックも含む)
エラー発生時のノウハウもメモ欄に集約 ホントは、個別の データチェックにも メモをかけると嬉しい
SQL人材 with trocco Slackへの成功通知とは、 蓄積した経験による QA(品質保証)。 うまく使えば 長く運用するほど 安心を得られる
S5 まだ早い案件が訪れる
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trocco 顧客提供用 データファイルデリバリー 3rd パーティ製 顧客提供用 データファイル 集計 トラッキング 構成図
: アプリログ基盤 Cloud Run Pub/Sub Dataflow BigQuery Cloud Run Cloud Storage Pub/Sub Cloud Functions Dataflow Cloud Storage Cloud Run アプリケーション DB の同期 3rd パーティ製 集計実行用 情報取得 コンテナ実行環境 ストレージ 顧客 モバイルアプリ Looker 用途に 応じて 再配置 コンテナ実行環境 ストレージ データベース データ転送ツール ※カードを重ねている箇所はアプリごとにデータファイルや処理が分かれている Cloud Storage Cloud Storage Dataflow Dataflow データファイル エクスポート スプレッド シート trocco データ ウェア ハウス
ケースFinal:Yappli CRM向けのデータ転送 SQL人材 with trocco CRM向けにデータ転送してみていい? どうぞ! アカウント追加して
おきますね
そんなある日…
限界突破!
SQL人材 with trocco できます! ※ただし契約範囲内で
ステージ0:可能性に気づく ステージ1:活用先が広がる ステージ2:活用先で猛威を奮う ステージ3:troccoの先がダウンする ステージ4:平衡状態が訪れる ステージ5:まだ早い案件が訪れる
ステージ6:??? ヤプリ社のtrocco依存症の今後にご期待ください
S? ご清聴、ありがとうございました! 懇親会で皆さまのtrocco依存ぶりを お聞きできたら幸いです
クロスセッション SECTION 3 68
質問 Looker StudioとLookerの両方をご利用されていますが、どの ように使い分けされていますでしょうか?? 69
質問 dbtはtroccerの皆様も関心が高いと思うのですが、 今後どのように活用をしていく予定でしょうか? 70
ワークフローにおけるdbt適用箇所(予定) 【無償】 Yappli Analytics 【有償】 Yappli Data
Hub 社 内 向 け 社 外 向 け データ レイク データウェアハ ウス アプリ共通 データ マート 特定顧客用 データマート データ レイク データウェアハ ウス + 集計ロジックはBI側(主にLookML)で担保 集計ロジックの堅牢性をdbtで担保 ビジネスユーザーが扱いやすいように All trocco アドホックな対処しやすさと 堅牢性のバランスをとる
質問 データチェックを大量に実装されているが、 具体的にどのようなケースでチェックに引っかかるよう 実装されておりますでしょうか? 72