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3ヶ月で50%の社員が利用するツールに

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ピクシブでLookerが広まった理由・工夫紹介
2019/9/6 LookerMeetUpにて発表

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3ヶ月で50%の社員が利用するツールに

  1. 1. 3ヶ月で50%の社員が 利用するツールに ピクシブでLookerが広まった理由・工夫紹介 pixiv Inc. Name Name 2019.9.6
  2. 2. ● 2012年にピクシブ株式会社に入社 ● pixivのWeb側のPMを担当 ● 2018年12月にデータ駆動推進室が 発足 ○ 以後ピクシブの各チームと連携 し、データ活用をサポートする 業務を担当2 略歴 高橋 孝太郎 データ駆動推進室 マネージャー
  3. 3. 3 データ駆動推進室について ● 社内のデータ民主化を目標に、データ基盤整備やツール導 入、目標数値設定の相談などを行なっている部署
  4. 4. 4 創作活動がもっと楽しくなる 場所を創る pixivの紹介 イラストコミュニケーションサービス「pixiv」を 中心に、クリエイターを支援する様々なサービスを 提供しています。
  5. 5. 5 ピクシブのLooker導入について ● 4月頭からLookerの社内導入を開始 ● まだ利用して4ヶ月ほどの初心者
  6. 6. 6 ピクシブのLooker導入状況について ● 8月時点で約100人が利用するツールに ● 現在125人、90%のチームで利用されている
  7. 7. 7 ピクシブのLooker普及の背景 ● 各部署のデータがBigQueryに既につなぎこまれていた ● 各チームにデータを見る文化が醸成されていた ● #analyst窓で不明点を即解消できる体制が整っていた ● 社内で普及しているBIツールがなかった 今回はこっちは割愛
  8. 8. 8 ピクシブのLooker普及の工夫について
  9. 9. 9 新規ツール導入の失敗例 ● 導入コストが高い ● 触ってみたが難しい印象がある ● 仕事上での利用イメージがわかない ● 積極的に導入に協力するメンバーがいない 結果、社内に導入されても使われないツールに。。
  10. 10. 10 導入コストを下げる工夫
  11. 11. 11 社内で主に使うデータを予め繋いでおく ● pixivのユーザーデータや作品情報などを予めLookerに接 続 ○ ピクシブの各サービスのデータは、userIDで連携する ことができる ○ 予め上記のデータを繋いでおくことで、他サービスの データと連結するだけでユーザーのデモグラ情報を簡 単に取得できる状態になった
  12. 12. 12 開発側のドキュメントを整備 ● プロジェクトの作成 ● Lookerへのデータのつなぎこみかた ● モデル構築リファレンス を事前に準備。 ドキュメントをみながら操作するだけで自サービスのデータ でLookerの利用が開始できる状態にした。
  13. 13. 13 ドキュメントの一部をお見せ https://docs.google.com/document/d/1gZZRyEUoCcffcPV9BMf5Pp8zOxdUkX2d40R0tGKZH5Q/edit
  14. 14. 14 触り始めをサポート
  15. 15. 15 利用者側のドキュメント整備 ● 利用者側のチュートリアルを作成 ○ Explore画面の開き方やDimension/Measure、PIVOT / FILTERなどLookerの基本操作を学べる
  16. 16. 16 利用者側のドキュメント整備(2) ● 利用者側の問題集を作成 ○ グラフの作り方について学べる ○ 仮説を立てて、それを検証する一連の流れを体験
  17. 17. 17 ドキュメントの一部をお見せ https://docs.google.com/document/d/1sZFK09H7Id7U3mFp6qKHjkA0ZcbLTQ7NwSSetpm3Dks/edit
  18. 18. 18 利用イメージの明確化
  19. 19. 19 LookerBotの導入 ● 導入後に、朝会のタイミングでチームのダッシュボードを Slackに投げるように設定してもらうまでをサポート ○ 日常的に数値を見るためのツールとしての立ち位置を 獲得させた ○ (他チームで運用されているのをみて、羨ましくなる 効果も)
  20. 20. 20 導入を手伝ってくれるメンバーの育成
  21. 21. 21 新卒向けの勉強会を開催 ● 今年加入した新卒メンバーにLookerの使い方を教える勉 強会を開催。勉強会の目標は、自分たちの力で自チームの ダッシュボードを作れるようになる、というもの。 ○ ビジネス側向けには、チュートリアル・問題集を実行 ○ エンジニア側向けには、LookerのJumpStartを利用し てMLの作成方などを学習してもらった
  22. 22. 22 新卒向けの勉強会の狙い ● まだやれることが少ない新卒に「数値分析」という武器を 持たせる ○ 今後の社員のデフォルト技能として定義したかった ● (あと新卒メンバーが作ったダッシュボードなら、無視さ れないだろう、という打算的な狙いも)
  23. 23. 23 嬉しい誤算 ● 新卒メンバーがハブとなる形で部署横断的に利用が進む ○ チーム内で分析内容を共有し、施策を提案する定例の 実施 ○ チーム内でのLooker勉強会を新卒主催で開催
  24. 24. 24 まとめ ● Lookerを利用し始めるハードルを徹底的に下げた ○ 事前に主要なデータの繋ぎ込みを行なった ○ チュートリアルや問題集を整備した ○ LookerBotを導入した ● 新卒メンバーに普及させて、部署横断で広げるハブとして 動いてもらった

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