2018年1月24日開催『RLSMeetup#7プランナー・サイエンティスト・エンジニア三位一体！年間十数億稼ぐチームの舞台裏』での発表資料です。 https://recruit-lifestyle.connpass.com/event/74957/ リクルートライフスタイル　前田 周輝

1. 利益を⽣み出すAnalytics Team のあり⽅
前田 周輝
データエンジニアリンググループ
2018/01/24
@RLSMeetup#7
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2. 今⽇お話すること
•⾃⼰紹介
•Big data チャレンジの変遷
•アンチパターンと⼿応え
•事例（プランナーの 1週間）
•今後の展望
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3. ⾃⼰紹介：前⽥ 周輝（まえだひろき）
• ERPベンダー(営業) →
スタートアップ5年 →
リクルート(2006年中途⼊社)
• 主なプロジェクト
• WEB広告の企画・運⽤(kwd/affiliate)
• API社外公開
• アクセス解析導⼊
• Big Dataインフラ構築
• BI導⼊
• データ活⽤チームのリード → いまここ
• 趣味
• ロードバイク/ドローン

4. Big Data チャレンジ の変遷 (7年間)
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1期：適用
Adoption
2期：変革
Transformation

5. 1期 ：適⽤ [Adoption] 2011-2014
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People
Process
Technology
Before After
• 不在（各担当者）
• 不在
• RDBMS
• MS-Access
• Scientist
• Big Data Engineer
• 専⾨組織化
• 初期/その場対応
• DWH
• BI
• Data Lake
• etc

6. 1期：課題認識と2期の⽅向性
5
People
Process
Technology
課題 ⽅向性
• 3つの円を満たす
⼈材が不在
• 再現性なし
• 進化が早すぎる
• レガシー呪縛
• Actionレイヤ 不在
• 新たな⼈材の登⽤
• 3つの円をチームで担保
• “Data Product”
プロセスを策定
• ゼロベース
• best-of-breed
• Actionレイヤに進出
低スループット
サイロ化
⾼スループット
⼀気通貫
https://www.google.com/search?q=analytics+maturity+model

7. 2期：成果 12億のBizインパクト(16年度)
People
Process
Technology
• 1名→20名 グループ格へ
• エンジニア / サイエンティスト
• モダンなデプロイサイクルが定着
• Data Product ライフサイクルを定義
• Github / CI / Fruentd
• AWS＆GCP
• 汎⽤API
• Firebase
• リバプロ
• etc.
成果
https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/02/google-cloud-bigtable-google-10-1.html
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/cet-capture-everything

8. 2期：アンチパターン
1. データ拡張に執着し⽬的化してしまう
• データレイク的な⾃由度は⼤事にしたいけど…
2. データ活⽤専⾨組織の存在価値証明に焦る
• 案件本数×勝率＝利益貢献 ではあるけれど…
• 質 ＜ 量
• Learning ＜ Win Rate
3. 過度な汎⽤化 ・標準化
• パイプライン⽅式やデータ項⽬は 汎⽤化したいけれど…
• 理想的なプロセスはできたけれど…
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9. 2期：⼿応え
1. 直接的貢献
2. ⼀気通貫 ＝ 持続的なAnalytics の実現
3. 間接的、副次的な貢献。価値の広がり
仮説
分析
A/B Testing
リサーチ
データ拡張
検証
Process Outcome
直接
間接
12億 未算定
検証済み仮説
技術資産
サイト改善
営業改善
新プロダクト

10. Analytics Process [仮説] [分析] [評価]
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https://dev.classmethod.jp/business/business-analytics/alteryx-user-group-in-tokyo-3rd/

11. 今後の展望
1. データプロダクト範囲の拡⼤（深さ・広さ）
2. Freedom＆Responsibility
3. 発信と吸収のサイクル
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