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
M&A戦略を支えるデータマネジメント (MIDAS Tech Study #16 GENDA Komiyama)
Search
kommy
April 26, 2024
Technology
1
170
M&A戦略を支えるデータマネジメント (MIDAS Tech Study #16 GENDA Komiyama)
こちらのイベントの登壇資料
https://midastech.connpass.com/event/309991/
kommy
April 26, 2024
Tweet
Share
More Decks by kommy
See All by kommy
Snowflakeでわからないことがあったときの調べ方
kommy339
1
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
パスワードを保存しますか?
hanacchi
0
200
コードファーストの考え方。 Amplify Gen2から学ぶAWS次世代のWeb開発体験
yoshiitaka
2
530
Babylon.js JAPAN活動紹介 (2024/4)
limes2018
1
130
IaCからAWSに入門した初心者が CloudFormationを通して考えた「AWS操作」の使い分け
maimyyym
3
610
M5と自作基板をくっつけてみた〜M5 Japan Tour 2024 Spring 福冈 (Fukuoka|福岡)〜
keropiyo
1
250
エンジニア候補者向け資料2024.04.24.pdf
macloud
0
3.4k
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に~
otanet
0
320
AWSやJAWS-UGとの出会いを振り返る
yoyoyopg
1
180
個人的、Kubernetes の最新注目機能! (2024年5月版) / TechFeed Experts Night#28 〜 コンテナ技術最前線
pfn
PRO
1
120
Microsoft Intune 勉強会 第 2 回目
tamaiyutaro
2
510
Cypress or Playwright?
rainerhahnekamp
0
180
LangSmith入門―トレース/評価/プロンプト管理などを担うLLMアプリ開発プラットフォーム
os1ma
5
780
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
32
1.9k
Embracing the Ebb and Flow
colly
80
4.2k
Atom: Resistance is Futile
akmur
260
25k
Docker and Python
trallard
35
2.7k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
17
2.7k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
226
17k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
13
4.6k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
356
18k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
649
58k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1357
200k
Designing for Performance
lara
601
67k
Web Components: a chance to create the future
zenorocha
306
41k
Transcript
M&A戦略を支える データマネジメント 2024/04/25 GENDA 小宮山紘平 1
2 自己紹介 小宮山 紘平 / こみぃ / kohei komiyama X(Twitter):
@kommy_jp Facebook: kohei.komiyama Blog: https://zenn.dev/kommy339 著書: https://amzn.to/3PuM5S0 担当 データに関してなんでもやる 最近はデータ以外でもなんでも やってる データチームマネージャー 所属 株式会社GENDA マジック・ザ・ギャザリング 筋トレ 脱出ゲーム 趣味
© GENDA Inc. 世界中の 人々の人生を より楽しく Aspiration 人が人らしく生きるために「 楽しさ」は不可欠と考え、 私たちは「世界中の人々の人生をより楽しく
」という Aspiration(アスピレーション=大志)を掲げています。
© GENDA Inc. GENDAグループ概観
© GENDA Inc. 各社の開発支援 GENDAテックメンバー 正社員 + 業務委託 正社員 +
業務委託 正社員 + 業務委託 正社員 + 業務委託 純粋持株会社のGENDAにテックメンバーが所属 各社に所属しないことで横断的に開発可能な状態にする 技術スタック・ツール統一を推進 テクノロジー組織概要 etc. 正社員 + 業務委託 プロダクト開発部 プロダクトマーケティング部 IT戦略部
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 6
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 7
• 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい
8 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると?
• 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい
9 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると? とてもチャレンジング!!!
• 日々、大小様々な事業がM&Aによってグループ入りする • データ基盤やデータ活用レベルもまちまち • 事業によって業界全体のデータ活用レベルも大きく違う • 事業がオフラインであることが現状では多い ◦ オフラインはオンラインよりも遥かにデータが取りにくい
10 GENDAの事業構造をデータの視点から見ると? とてもチャレンジング!!! こういう展開でこそ 俺は燃えるやつだったはずだ・・・!!
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 11
• 各グループ会社ごとにデータ基盤を構築 • 各種データソース -> Snowflake -> dbt -> BIツール
or ReverseETL • BIツール ◦ Redash ◦ 各グループ会社の既存のBIツール • データ・アプリケーション ◦ Streamlit ◦ 手の込んだ開発を行ったツール • MWAA • Git 12 GENDAのデータ基盤
13 例:GENDA GiGO Entertainmentのデータ基盤 データの一次加工 データ分析作業 MLなどで利用 フロー管理 IaC 運用ツール
データ・アプリケーション
• グループ会社ごとに分けているのはセキュリティ等の事情 • データ基盤は横展開を意識してシンプルな設計思想 ◦ とにかく一回Snowflakeに集めてdbtで加工してから使う • フローはMWAAで管理してGitでバージョン管理 ◦ 横展開できる
• BIツールはRedashを提供しつつ既存のツールと両立 ◦ 各社の既存の運用を尊重 • 運用に最適化されたツールを独自に開発 ◦ Streamlit or 手の込んだ開発 ◦ この次の章のお話 14 GENDAのデータ基盤がこうなっている理由
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 15
• データエンジニア ◦ データ基盤を構築する ◦ ReverseETLや運用ツールの開発 • データマネージャー ◦ データの品質と正しく使われることを担保する
◦ データマートの作成 ◦ ダッシュボードの作成 • データサイエンティスト ◦ データサイエンス全般を担当 16 データチームの3つの役割
• データの品質及び正しく使われることを担保する役割 ◦ 上記を達成するための基盤と体制を整備する ◦ ビジネス職と相談してデータマートやダッシュボードの作成 を行う • データエンジニアやデータサイエンティストとは違う能力が求め られる
◦ 兼任で行うにはあまりにも大変なので専門分化させるべき 17 特徴① データマネジメント担当の設置
• 事業ごとにまちまちなデータ事情を柔軟に吸収して横展開できる 18 特徴② シンプルな基盤設計にする データの一次加工 各社の事情に 合わせて活用 各社の事情に 合わせたパイプライン
ここだけ共通化
• データにまつわる事情は各グループ会社でまちまち • まずは信頼関係を築く必要がある ◦ データ活用は徳 19 特徴③ 徹底的なヒアリングから始める
• データは使われないと意味がない ◦ BIツールとデータマートを提供するだけでは使われない • 想定通りに使ってくれないとむしろリスクになるケースも • じゃあ運用チームが望むそのものを作りましょうという発想 ◦ 最初は手の込んだ開発をしてGiGO
NAVIを作った ◦ 最近はStreamlitでデータチーム単独で開発している 20 特徴④ データ・アプリケーションの提供 手の込んだものが作れるが 開発チームが必要 データチーム単独で Pythonで開発可能
• データマネジメントの専門職を設置する • シンプルな基盤設計にする • 徹底的にヒアリングして現場と協同する • アプリケーションを提供してデータ活用の最終地点までサポート 21 GENDAのデータマネジメント戦略のまとめ
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 22
23 グループ間シナジーを生むデータ活用(将来の展望)
• 事業間でデータ連携を行う仕組みの整備 ◦ 共通のマスターデータ ◦ 顧客データを横断で扱う仕組み • MAツールの導入 24 グループ間シナジーを生むデータ活用のための仕込み
データ
エンタメレコメンドシステム 25 データサイエンスによる貢献 現在 (同一エンタメ内) 未来 (異種エンタメ間)
目次 • GENDAの事業構造上の特徴 • GENDAのデータ基盤 • グループ会社の状況に合わせたデータマネジメント • 様々なエンタメを支えるデータマネジメント •
総括 26
• データマネジメントを広い概念と捉える ◦ データ基盤を作るだけではない ◦ データマートを作るだけでもない ◦ 事業を理解し、データ基盤とデータマートを構築し、活用の ためのツールを作るまでがデータマネジメント •
丁寧さとシンプルさを大切に ◦ 現場との丁寧なコミュニケーションがデータ活用の鍵 ◦ データ基盤はシンプルイズベスト 27 GENDAのデータマネジメント
最後に
We are hiring!!! 29 GENDA Creators Blog メンバーの人となりはこちら 株式会社GENDA 採用情報
募集要項はこちら 公式note https://blog.genda.jp/creators/ https://note.com/genda_jp/ https://genda.jp/careers/
None