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リクルートにおけるデータのインフラ化への取組

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2016/10/07 CEATEC JAPANでの、池田の講演資料になります

Published in: Technology
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リクルートにおけるデータのインフラ化への取組

  1. 1. リクルートにおけるデータのインフラ化 への取組 リクルートテクノロジーズ 池田 英哲
  2. 2. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 2(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  3. 3. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 3(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  4. 4. 自己紹介 4(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 池田 英哲(いけだ ひであき) 株式会社 リクルートテクノロジーズ IDポイント部 兼 ビッグデータ部 IDポイント ビッグデータシステムグループ グループマネージャ 2003年~2006年 某SIer Flashを用いたWebアプリケーション開発等を担当 2006年~2013年 某コンサル会社 インフォメーションマネジメント(BI・DWH)関連部署に配属 Analytics部隊の設立に携わる 2014年1月~ リクルートテクノロジーズ 入社後一貫して、リクルートIDプロジェクトのDWH構築・運用を担当 職歴
  5. 5. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 5(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  6. 6. リクルートの展開しているサービス ライフイベント領域 進学 就職 結婚 転職 住宅購入 車購入 出産/育児 旅行 IT/トレンド 生活/地域情報 グルメ・美容 ライフスタイル領域 選択・意思決定 を支援する情報サービスの提供 「まだ、ここにない、出会い。」を実現する
  7. 7. リクルートのビジネスモデル ~ リボンモデル 7(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. マッチング カスタマー (一般ユーザー) クライアント (サービス提供企業) 世界中の生活者と産業界に 「まだ、ここにない、出会い。」を提供します
  8. 8. リクルートID 一人ひとりにあった最適な情報を提供し、皆様の選択や行動を支える存在 となることを目指す 8(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  9. 9. リクルートIDとは 9(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  10. 10. リクルートIDが使えるサービス① 10(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  11. 11. リクルートIDが使えるサービス② 11(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  12. 12. 「リクルートポイント」の「Pontaポイント」へ 12(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  13. 13. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 13(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  14. 14. ビッグデータとは? 14(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ビッグデータ=大量データ Volume 量 Variety 多様性 Velocity 速度 Volume 行動履歴・ソーシャル・センサ(GPS)等 Variety 構造化データだけでなく、 文書・画像・動画・音声などの非構造データ Velocity リアルタイムに発生するCSの嗜好データ スマホ/アプリデータ 利用者・利用パターンの増加
  15. 15. データ活用事例: リアルタイムレコメンド 15(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. リクルート データセンター リアルタイムに ログ送付 リアルタイム 大量データ受付 リアルタイム セグメント推定 推定されたセグメントに 合わせたコンテンツ表示 初回訪問者 コールドスタート問題に対応し、 初回訪問時(=サービスにも最も期待しているタイミング)に最適な情報を提供 自分に合った情報 が見つからない 自分が欲しい情報 が出てくる! CVR向上
  16. 16. サービスA 事業DB アクセス ログ サービスB 事業DB アクセス ログ サービスC 事業DB アクセス ログ データソース データ格納 プレゼンテーション 利用者 Hadoop エコシステム全社DWH 中央Hadoop • モニタリング • レポート • モデル作成 • データ収集 • 整形・加工 • データストレージ • 高速分析処理 サービスA 担当 サービスB 担当 リクルートID 担当 サービスC 担当 リクルート統合データ分析基盤 16(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. サービスから データを収集 サイトの アクセスログ収集 アプリの ログ収集 クエリ発行/月
  17. 17. データ サイエンス 3.0 全社員 (インフラ) データ サイエンス 2.0 組織 データ サイエンス 1.0 個人 (数名) Big DataのTrend データをインフラに 全ての人が当たり前にデータを扱う世界観を目指す 17(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. IT部門 BI開発 DB管理者 全社員 技術進歩 (Hadoop/セルフBI etc.) データ活用の 一般化 営業/ 経営層 数字は見るけど操作は覚えたくない マーケター /事業企画 自分でデータをいじりたい ITスキルはあまりない データ サイエン ティスト 自分でデータを解析する
  18. 18. 18(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  19. 19. こんな時 19(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. HTMLメールよりTEXTメールの方 がボリューム少ないけど効果高い!
  20. 20. こんな時 20(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ・・・5、6?88?99???? どういう意味?
  21. 21. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 21(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  22. 22. メタデータ管理Web構築の背景 データ意味情報(メタデータ)の問い合わせに忙殺される。 22(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 会員情報はどこにある!? XXの意味を教えてください! 利用者 テーブル定義書(ファイル) DWH Select * from XX limit 100 Select * from YY limit 100 Select * from ZZ limit 100 ・・・ 開発者 システム管理者 分からないです… 引用元)気がつくと机がぐちゃぐちゃになっているあなたへ ISBN 978-4-7942-1146-0 “平均的なビジネスマンは、探し物をするためだけ に、1年間で約150時間を費やしている” 利用者がわかる形で回答 × データの質・量の増加 利用者の増加
  23. 23. メタデータ管理Web 23(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  24. 24. データの意味 24(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  25. 25. 検索 25(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. Library A → Z Discovery Search Engine
  26. 26. 設計情報→Knowledge共有 26(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 自由入力できるAnnotation機能 →Knowledge共有 ER図表示
  27. 27. リレーションシップ SQLを解析し、設計情報に出てこないDBを跨いだテーブル間の関係性も可視化 27(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. analysis 関連の強い順に表示 Illustrative
  28. 28. 裏側も工夫 • 日次でDBへ接続、常に最新の情報を表示 • 設計書も毎日自動取り込み • 権限管理も自動化(DBへの権限管理サーバと連動) • RDBMSだけでなく、HadoopやRedshiftにも対応 + • 日々機能をブラッシュアップ 28(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. データ活用者の拡大!
  29. 29. 29(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ココに来れば必要な情報があるという状態を作り出し、分析担当者のデータ 特定に至る時間やシステム担当者の負担を軽減させる。 メタデータ管理Webで実現した世界  探す手間が省ける  ナレッジが共有される 利用者 テーブル定義書(ファイル) システム管理者 探す メタデータ管理Web DWH システム管理者  問合せが減る!  潜在的なニーズを拾える!  問合せが減る!  自分のDBの最新情報が把握できる! 開発者 自動 自動 自動 利用増
  30. 30. 平日は平均150セッション/日利用。月間で計3,000セッション超え 利用状況 30(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 年間75人月超の工数削減効果 (20分/セッションの工数削減効果) + 問合せを受けるシステム管理者の工数削減
  31. 31. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 31(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
  32. 32. データ サイエンス 3.0 全社員 (インフラ) データ サイエンス 2.0 組織 データ サイエンス 1.0 個人 (数名) Big DataのTrend データをインフラに 全ての人が当たり前にデータを扱う世界観を目指す 32(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. IT部門 BI開発 DB管理者 全社員 技術進歩 (Hadoop/セルフBI etc.) データ活用の 一般化 営業/ 経営層 数字は見るけど操作は覚えたくない マーケター /事業企画 自分でデータをいじりたい ITスキルはあまりない データ サイエン ティスト 自分でデータを解析する
  33. 33. 33(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. ご清聴ありがとうございました。 ×

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