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全社のデータ活用を
一段階上げる取り組み
データマーケティング部門 データ基盤グループ
吉本 直人
1
2021.10.28
© 2021 MonotaRO Co., Ltd. All Rights Reserved.
● 吉本直人(よしもとなおと)
● 2020年2月にMonotaRO入社(中途・1年8ヶ月目)
○ 前職で約5年間、BI/分析ツールの代理店で技術サ
ポート、コンサルなどをしていました
● 採用広報(編集)もしています
○ “モノタロウ ブログ” で検索すると
noteとはてなブログがでます!
2
自己紹介
~ 2010
基幹システムか
らの抽出と
Excel
2010 ~ 2015
販促基盤
2016 ~ 2017
BigQuery
導入 2020~2021
データ管理導入
Looker導入
DWH構築
2018 ~ 2019
BigQuery展開
2018 ~ 2019
他システム連携
DDP
EC基盤への展開
2020~2021
サーチ基盤
2022 ~
データ管理展開
Looker展開
DWH展開
2022 ~
??
3
データ基盤の歴史: ユーザの利用状況の変遷
● Looker導入とDWH構築について
○ どのように進めていったのか
○ これまでの成果と今後の課題
についてお話します
4
課題: データ/指標が管理されていない(再掲)
データに関する情報が集約管理されておらず、次のような問題が
発生している
● データ管理やデータ定義の局所最適化が進んでいる
○ 個別・グループ内の管理に留まっている
○ 業務/組織等を横断した共有や活用が困難
● データの使い方がわからない
○ データに関する情報が散在し、アクセスできない
○ SQLを書けなければ集計・分析できない
→データ定義を集約管理する環境の整備を行う
 社内データ理解&SQLスキルに問わず、分析ができる環境をつくる
5
SQLを業務で
あまり使わない
在籍年数
が短い
在籍年数
が長い
社内におけるデータ活用の課題
SQLを業務で使う
Looker導入
DWH構築
・社内の課題や状況
がわからない
・所属しない部署の
データがわからない
・他の人の集計依頼に
リソースを割く
・どこに何のデータが
あるかわからない
・データの癖を見抜く
必要がある
・データ集計から
確認までにリードタイ
ムがある
2020/03-06
Looker
導入検討,PoC
2020/08
データ活用/
管理プロジェ
クト
開始
2020/09
Looker導入
2021/08
dbt導入
一部DWH
リリース
2020/12
DWH
構築開始
2020/12
Lookerの
社内利用開始
2021/03
Lookerの利用拡大
2022 ~
DWHのリリース
2022 ~
Lookerのさらなる展開
/運用管理整備
6
Looker導入/DWH構築の変遷
● データ活用/管理プロジェクトの発足
● Looker導入/展開
● DWH構築
● 全体のまとめと今後
7
目次
データ活用/管理
プロジェクトの発足
8
2020/03-06
Looker
導入検
討,PoC
2020/08
データ活用/
管理プロジェ
クト
開始
2020/09
Looker導入
2021/08
dbt導入
一部DWH
リリース
2020/12
DWH
構築開始
2020/12
Lookerの
社内利用開始
2021/03
Lookerの利用拡大
2022 ~
DWHのリリース
2022 ~
Lookerのさらなる展開
/運用管理整備
9
Looker導入/DWH構築の変遷
● データ管理の仕組みを作りやすい機能
○ 定義の集中管理(SSOT)
○ SQLのパーツ化
● データ集計時にSQLなしで
レポート、ダッシュボード作成
● データ基盤+一部メンバーで
PoCを実施し本導入へ
10
Lookerの導入
● 社内のデータ自体は詳しくない
○ データのドメイン知識
○ データ活用のユースケース
● 構築・運用にかなりのリソースがかかる
○ データ基盤は2-3人しかいないので難しい
11
データ基盤チームとしてのLooker導入の課題
● 全社で以下の人に参画を依頼
○ 部門をまたいでデータ集計を行う分析官
○ 基幹システムの開発・保守を行うエンジニア
● データ基盤はファシリテーション
を行いつつプロジェクトを推進
12
データ活用/管理のプロジェクトを発足
Lookerの導入と展開
13
2020/03-06
Looker
導入検
討,PoC
2020/08
データ活用/
管理プロジェ
クト
開始
2020/09
Looker導入
2021/08
dbt導入
一部DWH
リリース
2020/12
DWH
構築開始
2020/12
Lookerの
社内利用開始
2021/03
Lookerの利用拡大
2022 ~
DWHのリリース
2022 ~
Lookerのさらなる展開
/運用管理整備
14
Looker導入/DWH構築の変遷
15
Looker導入から展開にむけて
● メンバーにLookMLを実装してもらう
○ トレーニング受講
○ 社内の実データを使ってモブプロ
■ 開発プラクティスを伝える
● 定義を追加/修正時に
どんな観点が必要か
● 定義の提供までのフロー
16
Looker導入から展開にむけて
● Lookerに実装する指標の整理
○ プロジェクトメンバーの知見を共有し、
ドメインごとに必要な指標を出す
○ 指標に基づいてSQLを作成
■ いきなりすべてLookML化はハードルが高いため
● ドメインごとにViewを作成し、
ViewをかけあわせるExploreを構築
17
Lookerの社内展開
● 社内向けに説明会、トレーニングの実施
○ Looker導入の背景やメリット
○ 社内のデータを使ってトレーニング
■ サンプルデータは利用イメージが湧きづらいため
● プロジェクトメンバーの所属部門を中心に
Looker利用が広がる
○ デザイナーの方が
ダッシュボードを作成
○ 商品採用でダッシュボード
をワークショップで共有
18
Looker導入と展開の現状
● 指標・KPIに詳しい業務メンバーで基本的な
LookML実装は完結できる状態に
○ 問い合わせ対応、LookML実装、プルリクまで
19
Looker導入と展開の現状
● Lookerのみではエンジニアと業務側の責任分界
点があいまいになる
○ 課題をどこで解決するべきかわかりづらい
● エンジニアではないドメインスペシャリストが
より生産的に分析できるようにしたい
→DWH構築を検討
20
Lookerを導入してわかったこと
DWH構築
21
2020/03-06
Looker
導入検
討,PoC
2020/08
データ活用/
管理プロジェ
クト
開始
2020/09
Looker導入
2021/08
dbt導入
一部DWH
リリース
2020/12
DWH
構築開始
2020/12
Lookerの
社内利用開始
2021/03
Lookerの利用拡大
2022 ~
DWHのリリース
2022 ~
Lookerのさらなる展開
/運用管理整備
22
Looker導入/DWH構築の変遷
● データ活用/管理プロジェクトを分割
○ データ活用側はLookerの導入展開に注力
○ データ管理側でDWH構築とLooker運用を行う
■ データ基盤とシステム側の人が参画
23
プロジェクトを分割し、DWH構築を開始
● ドメインごとに構築
● Looker用に作ったデータを参考に実装
● データレイクを参照する
○ 便利なビューやデータマートを分解して再構築
● システム側起因によるロジックや差分を吸収
○ コード値と名前のマッピングや特殊な除外条件
■ e.g. 〇〇の時の売上を取る場合は△△のカラムも
フィルタしないといけない 24
DWH構築の方針
● 既存クエリの集計結果の誤りがわかった
○ データ品質をどう担保するか
● 要件を満たそうとすると大きなクエリになる
○ メンテナンスが難しい
● 仕様が追いづらい
○ システム側と業務側での認識が異なる
○ 実装した人が今はいないor覚えていない...etc
25
DWH構築における課題
● dbtで実装
○ クエリの分解と
依存関係を定義
○ テストが書ける
○ 元データの更新状況を
チェック
26
課題への対応
● できる限りデータ基盤で仕様を追いかける
○ ソースコードを読んだり、ヒアリングしたり
● 仕様でわからない部分はシステム側と業務側と
合意を取りに行く
→リードタイムが
 かかってしまう結果に
27
課題への対応
全体のまとめと今後
28
29
SQLを業務で
あまり使わない
在籍年数
が短い
在籍年数
が長い
社内におけるデータ活用の現状まとめ
SQLを業務で使う
Looker導入
DWH構築
・Lookerからデータ
 集計が容易に
・他部署のデータ
 も分析できる
・集計依頼が減る
・直感的な分析が
 可能に
・自力で
 簡単なデータ集計
 ができる
● 部門展開を行い、全社でのLooker活用を推進
○ 部門ごとにどんな分析をしているのか、どんな指
標があるのかを整理、集約
● LookMLの管理・運用
○ レビューの観点、体制の確立
○ 部門レベルでの指標の管理
30
Looker導入の今後
● DWHの展開、運用
○ すでに動いているバッチクエリを
DWHに置き換え、啓蒙
● システム側との密な連携
○ データの利用という観点からシステム側に入っ
てもらう
■ e.g. データメッシュ
31
DWH構築の今後
● システム側と業務側の橋渡しをデータ基盤が担う
● CoE、データオーナ制度などの体制づくりによっ
て継続的なデータの品質を向上
32
データ活用の今後
CoE
エンジニア アナリスト
データ基盤
IT部門 業務部門
● Looker導入とDWH構築の紹介をしました
○ Looker導入
■ データ、KPIに詳しい人にLookMLを書いてもらうこ
とで継続的な指標の追加を実現
■ SQLを書かなくてもデータ集計ができる下地作り
○ DWH構築
■ 業務、システムとのコミュニケーションが重要
■ dbtを導入することでデータ品質を向上
33
まとめ
34
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