【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
