Developers Summit 2018 Summer【A-2】吉田様の講演資料です。（2018/8/10更新）

1. 【A-2】
とあるマーケティング部隊と
データエンジニアの
データドリブンへの道
#devsumiA
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パーソルキャリア株式会社
転職メディア事業部
マーケティング企画統括部 データビジネス部
データアナリティクスグループ
吉田 雅史
2018/8/10

2. アジェンダ
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3. エンジニアがいな
い組織から
エンジニアがいる
組織へ
Webエンジニアから
データエンジニアへ
データドリブンな組
織への進化
アジェンダ
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4. お前、誰よ
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5. パーソルキャリア 概要
パーソルキャリア株式会社
代表取締役社長 峯尾 太郎
創業：1989年
従業員数：4,490名（有期社員含む、2018年3月時点）
事業内容：
人材紹介サービス
正社員領域・アルバイト・パート領域の求人メディアの運営
新卒採用支援
教育研修サービス
組織・人事コンサルティングサービス
システムインテグレーションサービスなど
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6. 事業紹介
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コーポレート
本部
Works事業 人材紹介事業
転職メディア
事業
エグゼクティブ
事業
新卒事業
Innovation Lab.

7. お前、誰よ
吉田 雅史
パーソルキャリア株式会社(2014年12月~)
(旧社名: 株式会社インテリジェンス)
• 転職メディア事業部
• マーケティング企画統括部
• データビジネス部
• データアナリティクスグループ
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8. お前、誰よ
前職:
• 勤怠管理のWebアプリケーション開発(主にJava)
好きな言語:
• Scala
• Groovy
興味がある分野:
• アジャイル開発(DevOps, DDD, TDD)
• 分散処理(Akka, Kubernetes)
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9. 普段のお仕事
部署のデータを
「いい感じ」にする
• 事業KPIの可視化
• 帳票という名のExcelからの脱却
• 外部データとの連携
• 日常業務を改善するためのツール作成
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10. 事業KPI可視化プロジェクト
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11. 事業KPI可視化プロジェクト
DODA Marketing Dashboard
プロジェクト
• 2014年~
• 業務改善の一環として
• ExcelからWebへ
• 通称: DMD
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12. 事業KPI可視化プロジェクト
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前日のKPIのデータを
出社してから見られるように

13. 事業KPI可視化プロジェクト
黎明期
成長期
成熟期
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2014 2018

14. 事業KPI可視化プロジェクト
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このプロジェクトを通して、
組織・エンジニアが
どう変わっていったのか
をお話しします。

15. エンジニアがいない組織から
エンジニアがいる組織へ
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16. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
最初は優秀なエンジニアが必要
• トップがテクノロジーで会社を変えると強い意志を
示した
• 共感した優秀なエンジニアがJOIN
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出典: SoRとSoEをつなぐ 「エンジニアの役割」と 「企業の課題」
https://www.slideshare.net/keiichiroseida/sorsoe

17. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
エンジニアが能動的に
動かなければならない
• 社内調整、業務要件整理など地道な活動も必要
• 言われた事だけをやるのではない
• 提案、ときには依頼を拒否できる非エンジニアとの
関係性を築く
• 企画、営業とサービス、プロダクトについて議論す
べき
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出典: SoRとSoEをつなぐ 「エンジニアの役割」と 「企業の課題」
https://www.slideshare.net/keiichiroseida/sorsoe

18. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
チームの一員としての役割
• お互いの得意分野を活かす
• 同じゴールに向かう
• 共通言語を増やす
• 認識の齟齬を減らすコミュニケーション
• フィードバックを確認しながら進める
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19. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
エンジニアとしての役割
• アジャイル開発の取り組み
• 業務の知識を吸収して、コードに反映していく
• 目の前の課題ではなく、本質的に解決したいこと
を一緒に考える
• 業務の効率化、解決した先を見据えて動く
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20. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
プロジェクトを回せることを
アピール
• 5名程度のチームで、内製BIをスクラム開発
• IT部門との調整、交渉
• 企画部門の人を巻き込み一緒に開発できると認知し
てもらう
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出典: SoRとSoEをつなぐ 「エンジニアの役割」と 「企業の課題」
https://www.slideshare.net/keiichiroseida/sorsoe

21. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
お互いをよく知る
• 四半期ごとにプロジェクトの振り返りの実施
• ワークショップを開催して、人となりを知る
• 部署内の表彰制度を活用する
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22. エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
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信頼貯金

23. Webエンジニアから
データエンジニアへ
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24. Webアプリケーションエンジニアからデータエンジニアへ
スキルセットの変化
• 解決したい課題に合わせて言語を選択する
• プロトタイプを素早く作る
• 捨てやすいように作るための設計
• リリースを加速させるための環境づくり
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25. Webアプリケーションエンジニアからデータエンジニアへ
データとの付き合い方
• データモデリングの知識の習得
• 正しいデータの作り方
• 自分たちのデータは自分たちで守る
• 社内のIT部門に仲間を見つける
• SQLアンチパターンの事例と遭遇
• 他のシステムとの連携
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26. Webアプリケーションエンジニアからデータエンジニアへ
新しい技術への挑戦
• 自分たちの業務や開発にマッチしているかを試し
てから
• 課題はチームでシェアをする
• スパイクを有効活用する
• 成果は随時共有する
• 撤退する条件をあらかじめ決めておく
• 必要に応じて新しい言語を習得する
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27. データドリブンな組織への進化
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28. データサイエンティストに求められるスキルセット
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出典: データサイエンティスト協会、データサイエンティストのミッション、スキルセット、
定義、スキルレベルを発表
www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

29. データサイエンティストに求められるスキルセット
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チーム全体でカバーし合う
ビジネス
エンジニアリングサイエンス
SQLの書き方、
アジャイル開発
の伝播
統計学、機械学習
の教育
問題解決スキル、
ドメイン知識の伝播

30. データドリブンな組織への進化
データの民主化
• もっと見たいに応える
• 見たいものを一緒に考える
• モニタリングの体制づくり
• フィードバックループをまわす
• 魚の釣り方を教える
• 正しいものを共有する
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31. データドリブンな組織への進化
リソースの有効活用
• より正確性を重視
• スピードを損なわないための対策
• マネージドサービスの活用
• クラウドへの移行
• プロプライエタリなBIツールへの移行
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32. データドリブンな組織への進化
人間がより創造的に働くために
• 自動化、省力化を考える
• 業務そのものを改善していく
• ゴールの共有
• 我々はなぜここにいるか
• インセプションデッキの活用
• 挑戦できる組織、環境、文化づくり
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33. 最後に
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34. まとめ
• エンジニアがいない組織からエンジニアがいる組織へ
• エンジニアがどういった価値を発揮できるかを示す
• 信頼貯金を貯めて、仲間を増やす
• アジャイル開発に理解のある組織にしていく
• お互いをよく知る
• Webアプリケーションエンジニアからデータエンジニア
へ
• 変化に対応するために、スキルセットを変化させる
• アジャイル開発が出来るエンジニアへ変化していく
• データに関する知識を深化させる
• データドリブンな組織への進化
• チームとしてのデータサイエンティスト
• データの民主化を推進
• 人間がより創造的に働けるようにリソースを活用する
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