DataOps Night#1 https://finatext.connpass.com/event/233494/

1. 「指標」を支えるエンジニアリング
株式会社 MonotaRO: 竹野 峻輔
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2022.02.17 Data Ops Night #1
© 2020 MonotaRO Co., Ltd. All Rights Reserved.

2. 発表者: 竹野 峻輔
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ソフトウェアエンジニア
株式会社 MonotaRO (2021年2月より) ← ベンチャー
推薦システムの開発/分析やってます。
Web開発〜データ基盤あたりが守備範囲です
興味あること
- 継続的実験: いかに組織的に素早く実験を回せるか
- データアーキテクティング

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事業:
- toBのEC事業. 売上1900億 (2021)
- YoY+約20%: 3~4年で2倍
組織:
- 490 ~ (のべ1680）人の規模
MonotaRO: 事業とデータの関わり
2021年12月期 決算発表 より
モノタロウ エンジニア採用情報
MonotaRO、データマイニングツールに KXENを採用 (2008)
常識破りのデータドリブン企業・モノタロウが分析から施策まで
を直結させ、PDCAを3倍速にできた理由(2019)
売り上げ5000億円を支えるシステムを目指して (2019)

4. 「指標」は「プロダクト」
● 組織で最も使われるデータアプリケーション
○ 事業サービスのパフォーマンスのモニタリング
○ チームや個人でのKPIやKGI, OKRといったコミュニケーション
○ ABテストでの評価
● 開発者/ユーザ、どちらも増えると大変になる
○ 開発の観点: 属人化。一貫性や整合性。
○ ユーザの観点: 認知負荷の問題
○ 流行り廃りが激しい
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5. INSIDE Metric System: OVERVIEW
BIツール
DWH SaaS
App ユーザ
「指標」を支えるのは複数の長大なシステムの依存関係。
指標
1〜K
神ダッシュボード
（壊れると世が乱れる）
指標K+1
指標K+2
神の子ダッシュボード
DRYではない大量の集計SQL
(指標にも依存関係がある)
有象無象
…
Transaction Tables
Frontend App
Backend App
RDB
Event Tables

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INSIDE Metric System: FACT TABLES
Transaction Tables
神ダッシュボード
（壊れると世が乱れる）
神の子ダッシュボード
有象無象
BIツール
App
Frontend App
Backend App
RDB
ユーザ
Event Tables
ディメンショナルモデリングを通じた
スノーフレーク/スタースキーマによる実装
セグメントと集計テーブルに分けて正規化
FACT
FACT
FACT
DWH SaaS
Dims
Dimension tables
Fact table

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INSIDE Metric System: WIDE TABLES
Transaction Tables
神ダッシュボード
（壊れると世が乱れる）
神の子ダッシュボード
有象無象
BIツール
App
Frontend App
Backend App
RDB
ユーザ
WIDE
TABLE
Event Tables
ディメンジョンは非正規化された
結合操作が不要の集計テーブル
DWH SaaS
WIDE

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FACT TABLES V.S. WIDE TABLES
ユーザの利便性の観点:
中長期の開発・運用に向いている
- テーブル数は多い
- 再利用性が高い
- 認知負荷は低い
- セグメント追加/削除はコスト低い
短期的の開発・運用に向いている
- テーブル数は単一
- 再利用性は低い
- テーブルの認知負荷は高い
- セグメントの追加/削除はコスト高い
探索用途に向いている
- ユーザによる実装コストは低い
- 複雑なフィルタ操作が実現可能
- 集計は都度必要
モニタリング用途に向いている
- ユーザによる実装コストは低い
- フィルタ操作は択一
- 集計が不要
開発の利便性の観点:

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INSIDE Metric System: HYBRID Model
Transaction Tables
神ダッシュボード
（壊れると世が乱れる）
神の子ダッシュボード
有象無象
BIツール
App
Frontend App
Backend App
RDB
ユーザ
Event Tables
ファクトテーブルとワイドテーブルのいいところを
取れればどのような用途でも対応できる！
WIDE
TABLE
FACT
FACT
FACT
DWH SaaS
Dims

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こうして世界は救われた... fin.

11. 世界は救われた...？
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ユーザの観点では実はそんなに便利になってない可能性が高い。
- ユーザが生産者＆消費者 → 役割分担によるサイロ化
- 依存構造の適切な把握、指標の集計パイプラインの認知負荷の問題 こう分割しがち

12. 世界は救われた...？
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ユーザの観点では実はそんなに便利になってない可能性が高い
- ユーザが生産者＆消費者 → 役割分担によるサイロ化
- 依存構造の適切な把握、指標の集計パイプラインの認知負荷の問題
ダッシュボードAでは+Xだけど
ダッシュボードBでは+Yなんだけどなんで？
ダッシュボードAは
「Xページランディング異常値処理として
過去12週間の売上上位0.1%を除去して
推薦枠のポジションバイアスを系。
訪問セッション回数が分母、クリックセッション回数が分
子のユーザ別CTR平均をブートストラップ平均法」により
算出してます

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指標テーブルは再利用可能か？
チーム用ダッシュボード
全社用ダッシュボード
社外用ダッシュボード
施策用ダッシュボード
1. ダッシュボードのライフサイクルに応じたステージング戦略が必要
2. コンテキストや用途よって同じ指標でも作り分けが必要
3. 事業フェーズに応じた指標の開発が必要
コンバージョンとは？
検索サービスのファネル
新規ユーザのファネル
異常値処理
オフライン/ABテストの指標
長期指標の代替指標の開発
指標の介入容易性・検出力の評価
ガードレール/デバッグメトリクス
計測とは何か(JIS): 指標をとりまくサイエンスの観点:
“特定の目的をもって，事物を量的にとらえるための方法・手段を考究し，実施し，
その結果を用い所期の目的を達成させること。” https://kikakurui.com/z8/Z8103-2000-01.html
用途 計測の目的 目的達成のための方法・手段
→ 「指標」テーブルは実は再利用性が高くない

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「指標」のためにすべきこと
データの流れに対して水平分割はサイロ化をうみやすい。垂直分割化が理想
- 標準化と標準の上のツール開発が必要
- 指標の命名、処理のモジュール化、I/Fの定義、ドキュメンテーション
- 透過的なバッチシステムの用意
- 集計済みテーブル よりも 集計前のシグナル / エンティティのテーブルの整備
- シグナル: 検索や新規ユーザのファネルイベント. イベントとunion可能
- エンティティ: ディメンジョン(階層構造）や状態遷移(Slowly Changing D.)
指標
1〜K
神ダッシュボード
（壊れると世が乱れる）
指標K+1
指標K+2
神の子ダッシュボード
有象無象
…
Transaction
Frontend App
Backend App
RDB
Event
シグナル
エンティティ
探索向け

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シグナル, エンティティの開発 (時間があれば)
- エンティティ: イベントに関わるオブジェクト。クリーンな命名
- 単位の整理: 顧客 ~ ブラウザ, 会員ID, 会員ID[デバイス別] …
- 属性やセグメント、それに伴う状態管理(Slowly Changing Dimension)
- シグナル: 着目するエンティティの重要な動きの定義、重みづけ。
おすすめ: ファネルをイベントテーブルとして作る
- 検索用ファネル: 検索 → クエリ入力 → 結果表示 → クリック → カートイン [成功]
- 新規登録のファネル: 未登録 → 訪問 → 購入手続き → 情報入力 → アクティベート[成功]
→ 集計: 分析単位シグナルとエンティティがあれば集計の仕方は大体一緒
- 異常値の除去などはしない処理前のテーブル

16. 本日の発表まとめ
「指標」をエンジニアリングの観点を紹介
○ ファクトテーブル / ワイドテーブル
だけ用意すればよいわけではない → 罠にハマるかも
「指標」の再利用は容易ではない
○ 計測 = 用途 x 計測の目的 x 方法・手段
○ 標準化/開発が大事
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17. 参考資料:
● [レポート] モダンデータウェアハウスにおける「キンボール」〜残す価値のあるもの、ないもの
#dbtcoalesce
● Keynote: The Metric System: #dbtcoalesce
● 過去 - 発表資料など
○ ベンチャー企業におけるDWH DevOps @ Retty
○ カルチャーとエンジニアリングをつなぐデータプラットフォーム
○ toC企業におけるデータ活用
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