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事業成長のためのデータマネジメント セミナーレポート

よしむら＠データマネジメント担当

事業成長のためのデータマネジメント ～戦略データマネジメントを通した事業成長へのアプローチとは～

事業成長のためのデータマネジメントという事で、データマネジメントをどうやって事業成長に活かしたのかが聞けるのかなと。

GENDAさんの話を聞きに来たというのがメインで、アミューズメント施設のデータ利活用ってどんなことやっているんだろうという興味があったので来ました。


データマネジメント セミナーレポート

その他データマネジメント関連のセミナーに興味ある人はこちらから。

そたろんさんの話はこちらでもレポートしました。

M&A戦略を支えるデータマネジメント

発表者

株式会社GENDA 小宮山 氏

発表資料

概要

GENDAの会社紹介

エンターテインメント分野を幅広く展開している会社。
GENDAのテック組織は持ち株会社のGENDAに所属して各社に横断的に展開している。

日々様々な会社がM&Aによってグループして来て、事業によってデータ活用のレベルも大きく違う。
オフラインはデータがとりにくくて苦戦している。

GENDAのデータ基盤

各グループ会社ごとにデータ基盤を構築。
（セキュリティ、コンプライアンス的な事情）

Snowflake→dbt→BI→ReverseETL
Stramlitを使って開発することを最近行っている。
フローはMWAAで管理してGitでバージョン管理。

データマネジメント

データの3つの役割
・データエンジニア
・データマネージャー
・データサイエンティスト

特徴①　データマネジメント担当を設置している。
基盤と体制を整備してビジネス職と相談して決める役割。
大変なので切り離している

特徴②　シンプルな基盤設計にする

特徴③　ヒアリングから始める
まずは信頼関係を築く。
データ活用は徳が大事。

特徴④　データ・アプリケーションの提供
データは使われないと意味がない。
BIツールだけ渡しても使ってもらわない。
望むものをスクラッチで作っている。
Streamlit便利。

データマネジメントという概念を広くとらえていて、作るだけじゃなくて使ってもらえるまでをデータマネジメントとしている。

未来の構想

各グループ会社間でシナジーを生むような体制にしたい。
同一のエンタメ内での活用でとどまっているが、異種エンタメ間での活用をできるようにしたい。

こみぃさんのXより

感想

リアルエンターテインメントのデータ活用って難しいなと。
懇親会で話ききたい！

メタデータの会でGENDAの山口さんも言っていたが、Streamlitに興味が出てきた。

ABEMAはなぜセマンティックレイヤーに挑戦しているのか？

発表者

株式会社AbemaTV 田中 氏

発表資料

＜あったら更新する＞

概要

セマンティックレイヤーの導入の挑戦

ABEMAは複数デバイス、多彩なチャンネルを持った動画配信サイト。
デバイスごとに取れるログも違ってくる。

そもそもセマンティックレイヤーとはデータとビジネスを繋ぐ層。
メジャーとディメンションを汎用化する構成を目指している。

Tableauに書いてあるメジャーやディメンションをTableauではなくて、抽象化して持つ考え方。

なぜセマンティックレイヤーなのか？

データを使いたい人も多くて、スキルもまちまち。
依頼ベースでは対応しきれない状況になってきた。
データを出すときに統制しきれなくなってきた。

歴史も長くて、UI/UXも変わってきて変わった時に取れるデータも変わってきて、集計定義を変えなければならないという状況もある。
普通に変えたらレポートにも影響を及ぼして大変。

セマンティックレイヤーが翻訳者となり、社内の利用者が統一した定義で見れるようにすることをデータマネジメントチームのミッションとしている。

データマネジメントチームがセマンティックレイヤーのガバナンスを効かせることで、セマンティックレイヤーの担保をする。

感想

なるほどね、データマネジメントって面白いなーって思った。
こういうデータマネジメントをどうやってやるのかという事例ってあまり出て無いので、こういう話を聞くのは良いね。

利用者が多いとセマンティックレイヤーのような考え方を入れると効果出そうだなと。

そたろんさんがいっつも、ABEMAのデータマネジメントは面白いって話をしていて、毎回聞いていたらABEMAのデータマネジメントって楽しそうって思ってきた。

質疑で聞いたら手段としてはLookMLかピンときたわ。なおdbtセマンティックレイヤーというのもあるらしい。

データマネジメントのコツ -愛されるデータ-

発表者

ちゅらデータ株式会社 福田 氏

発表資料

＜あったら更新する＞

概要

データマネジメントの説明だったので、自分が書いた今までの記事と重複しちゃいそうなので、自分の過去の記事を紹介。

愛されるデータの育て方は、データ戦略を作ってステークホルダーを巻き込んでビジネスに活用されるデータを作成することが重要。

感想

データマネジメントという概念って難しいよね。
自分はデータマネジメントはデータを活用してビジネス成果を出すことだと思っていて、それにはデータ基盤やらデータ品質が大事だよねって考えてます。

みんな表では話さないけど愛されるためには、金になるかというのが重要なのよね。

おわりに

自分の知識をまとめるためと今後誰かがデータマネジメントをやってみたいと思った時のきっかけとなるためにnoteを書くことにしました。
モチベーションのために役にたったという人はぜひ、フォロー＆スキをお願いします。
ツイッターでもデータマネジメントに係る情報をつぶやいてますので、よろしくお願いします。


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データ利活用を行うために必要なデータ基盤の考え方と、利活用するためにはデータをどのようにマネジメントしていけば良いかを具体的な例を用いて説明されている。
技術が中心になるので現在データ技術に係る人がデータマネージメントに興味を持った時には、まず手に取ることをおすすめする。

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