【第2部】Data Analyst Leaders Talk @渋谷プライムプラザ
## イベント概要
- 第1部はコチラから
- CyberAgent、mercari、eureka、LINEのデータ分析チームのリーダーが集まり、パネルトーク形式で各社(もしくは登壇者自身)の事例を紹介していく
- 分析スキルではなく、評価や体制、管理といった「組織」に紐づく話がメイン
- 会場は、渋谷プライムプラザ(CyberAgent)のゲストスペース？(150名ぐらい収容できそうな広い部屋)
- 今回は第2回にあたる開催
- 第1回はコチラの記事をご参照ください
TL;DR.
- データドリブン文化の形成は、成功体験を積ませることからはじまる
- ドメイン知識をつけることは教育に強く結びつく
- ベーシックなクエリはgit管理、アドホックなクエリはBIツール管理
- データ分析チームのゴールは「事業を成功させるための適切な意思決定をさせること」
sli.do
- sli.doによる質疑応答を採用。
- https://app2.sli.do/event/ogbiigks/questions
- 「K」という名前で気になったことをひたすら投げ続けた
- 全員匿名で投げていたのでかなり目立つことに…
- ただそれが功を奏したのか、開催時間内で拾われた質問の殆どが、自分が投げたものだった
- 拾ってくださった運営の方、本当にありがとうございます！
イベント内容
登壇者
- CyberAgent 備前さん
- mercari 樫田さん
- eureka 鉄本さん
- LINE 牟田さん
第2部 質疑応答
データドリブンな文化を根付かせるには？(←sli.doに投げて拾っていただいた質問)
- LINE(牟田さん)
- データを見た上で、経験則や勘による判断をするのは、悪いことではない
- データ分析による成果を実感させることで必要性を感じてもらう
- eureka(鉄本さん)
- 大きく成果が出せるところから着手していく
- 費用を大きく使うマーケティングからデータ整理を開始
- 芋づる式に需要が高まっていく
- データ理解のある人を捕まえて成功体験を積ませる
- CyberAgent(備前さん)
- 数字では決して証明できない部分に関しては、肌感覚も致し方なし
- mercari(樫田さん)
- パターン１:一人の人に対して、何回もデータ分析の重要性を説いていく
- パターン２:データ分析の結果を共有して、データに興味を持っている人を見つけ仲間にしていく
- パターン３:分析でいきなり価値をだそうとしない
- データを整理するところからアプローチしていく
分析チームのメンバー教育をどう行っているか？
- LINE(牟田さん)
- いきなり実践投入して、経験を積ませていく
- eureka(鉄本さん)
- サービスのドメイン知識を積ませることを最優先に行っている
- クエリのリファクタリング
- ログの定義書のアップデート
- ドキュメンテーションの整理
- mercari(樫田さん)
- データリテラシーの低い人の近くにアサインさせる
- ドキュメンテーションの整理
- 1on1によるナレッジ共有
全く経験のない人が戦力になるまでには？
- mercari(樫田さん)
- CyberAgent(備前さん)
- 育成カリキュラム(SQL、Excel、PowerPoint)を作成
- 一回作ってしまえば、アップデートしながら展開するだけで良い
- グレード毎のスキルセットを明確にした
採用で未経験者の場合、どんな部分を見ているのか？
- CyberAgent(備前さん)
- 素直な人を採用する
- クエリなどの手先の器用さはどうにでもなる
- 人格・人間力はどうにもならない
- eureka(鉄本さん)
- ミッション(データを活用して意思決定に携わる)への共感度
- LINE(牟田さん)
- 入社後の勉強意欲
- ケース面接(この場合、どんな分析をしますか？をいくつか質問する)
クエリの管理方法(←sli.doに投げて拾っていただいた質問)
- eureka(鉄本さん)
- 繰り返し使うクエリはgit管理
- アドホックなものはBIツール(re:dash)
- ベースのクエリを作って、細かい調整は個々で行っている
- クエリを書かせるのは負け
- 書かなくてもデータ抽出できる環境を作っていきたい
- mercari(樫田さん)
- LINE(牟田さん)
- 分析レポートに必ずクエリを紐づけて管理
- 再現性を必ず担保できる
ダッシュボードの管理方法(←sli.doに投げて拾っていただいた質問)
【第1部】Data Analyst Leaders Talk @渋谷プライムプラザ
## イベント概要
- 第2部はコチラから(※現在執筆中)
- CyberAgent、mercari、eureka、LINEのデータ分析チームのリーダーが集まり、パネルトーク形式で各社(もしくは登壇者自身)の事例を紹介していく
- 分析スキルではなく、評価や体制、管理といった「組織」に紐づく話がメイン
- 会場は、渋谷プライムプラザ(CyberAgent)のゲストスペース？(150名ぐらい収容できそうな広い部屋)
- 今回は第2回にあたる開催
- 第1回はコチラの記事をご参照ください
TL;DR.
sli.do
- sli.doによる質疑応答を採用。
- 「K」という名前で気になったことをひたすら投げ続けた
- 全員匿名で投げていたのでかなり目立つことに…
- ただそれが功を奏したのか、開催時間内で拾われた質問の殆どが、自分が投げたものだった
- 拾ってくださった運営の方、本当にありがとうございます！
イベント内容
登壇者
- CyberAgent 備前さん
- mercari 樫田さん
- eureka 鉄本さん
- LINE 牟田さん
第1部 データアナリストの組織について
分析チーム役割(ミッション)はなにか？
- mercari(樫田さん)
- 物事を整理し、数字に落として枠組みを作ること
- 手前側の乱雑になっている部分から着手していくことが多い(上流部分から分析の力で整えていく)
- CyberAgent(備前さん)
- 事業が自走できる環境を構築すること
- 民主化、環境整備がポイント
- eureka(鉄本さん)
- 膨大なデータを活用して、ユーザーの潜在ニーズを発見すること
- 他部門との架け橋になること
- LINE(牟田さん)
easyな依頼に対する対応
- mercari(樫田さん)
- １：データ分析のスキルを民主化(スキル共有)していき、簡単な分析は自己解決できるようにしている
- ２：BIツール(Looker)の力を借りる
- ３：強く断る(樫田さん的に一番オススメ)
- 数字を出してくれる便利な人になってはダメ
- チームの価値(ブランド)を高めていく
- eureka(鉄本さん)
- CyberAgent(備前さん)
- BIツールは、tableauとre:dashを利用
データリテラシーを高めるには？
- mercari(樫田さん)
- eureka(鉄本さん)
- データに興味がある人にいくつか権限を与え、BIチームからナレッジ共有をすることで教育している
- 組織的に(経営層も巻き込んで)データの重要性を押し出している
- データの定義を明確にする(ドメイン知識？)
- CyberAgent(備前さん)
- ビジネスを行う上で数字はつきもの
- ベーススキルとして身につけるものと位置づけていきたい
- LINE(牟田さん)
- 全社的にデータを活用できるように、BIツールを自社開発している
データアナリストの評価基準について
- LINE(牟田さん)
- ユーザーにどれだけインパクトを与えられたか
- 牟田さん個人としては、「人(ユーザー、社員)をどれだけ動かせたか」
- eureka(鉄本さん)
- 意思決定にどれだけ貢献できたか
- 他の部署、チームからどれだけ「BI」という名前が出てきたか
- 他部所との架け橋になっているからこそ、どれだけ必要とされたかを評価基準としておいている
- mercari(樫田さん)
- STEP1:言われた分析ができる
- STEP2:言われていないのに分析ができる(先回り、想像を上回る切り口)
- STEP3:分析官じゃない業務内容が評価される(分析もできて、尚且プラスαの貢献)
- 成果責任をおってほしい
- データアナリストではない動きが評価される
- 辛いが、データ分析と何かを掛け合わせる、というところに重きを置いている
データ分析業務を評価する上で、行動量と成果量の配分はどれぐらいか？(←sli.doに投げて拾っていただいた質問)
- mercari(樫田さん)
- どういう観点でみて、どういう評価をするかを、自身の中でちゃんと定義付けしている
- 最終的な評価は、社内の風潮、雰囲気
- 誰から見ても評判が良い
- CyberAgent(備前さん)
- 顕在化されたお題に対して如何に答えられるか
- 潜在化されたお題を如何に把握できるか
- 1つでも多く先回りをして提案できるプレイヤーが評価されている
明日からチームで活かせる取り組み事例
- CyberAgent(備前さん)
- BIチームが一同に会す機会が少ない
- 強制的に情報交換、ナレッジ共有をする場を設けている
- 分析スキル、プレゼンテーションスキルの向上
- eureka(鉄本さん)
- 依頼窓口を集約する
- 依頼側も依頼方法が統一されていることで依頼しやすい
- 質の悪い依頼が来なくなる
- 会社のニーズやトレンドも把握できる
- データリテラシーの向上にも貢献
- 定期的に依頼内容の振り返りも行っている
- mercari(樫田さん)
- チームのブランディングを担保する
- 社外に発進することで、社内にチームの想いが伝わる
- 最高のチームであることを社内外に発進するには、という意識をもって活動している
- 一番細かい粒度で分析のクオリティを上げられないかを考える
- クエリレシピの構築
