「データ整備における分業体制」タクシーアプリ『GO』のデータアナリストの働き方
こんにちは。GO株式会社にてタクシーアプリ『GO』 のデータアナリストをしている千種です。
弊社の石川が以前にまとめた「プロダクト開発におけるデータ分析の進め方」から、今回は「データアーキテクトとの分業体制」に焦点を当て、記事にまとめました。
※データアーキテクト: 弊社では、データ整備作業を担当する役割を指しています。
この記事で分かること
分業体制の背景
ログ設計に相当な工数を費やし、KPI設計などに十分な工数を割り当てられなかった課題がありました
分業体制の良かったこと
KPI設計やグロース設計など、より質の高い分析業務に集中できるようになりました。また、幅広いスキルセットを持つ人材ではなく、特に分析分野において優れた専門知識を持つ人材を採用のターゲットとすることが可能になりました。
分業体制の課題
データアーキテクトのコミュニケーションにおいて、認識齟齬が生じるなどの課題が発生しています。現在はこの改善に向け、課題の克服に取り組んでいます
プロダクト開発における分析PJの流れ
タクシーアプリ『GO』の開発では、新たな機能や既存機能の改善などの各開発PJに対し、KPIの策定、ダッシュボードの開発、リリース以降のインサイト発見を目的としてデータアナリストがアサインされ、下記の流れで分析PJを進めていきます。
分析設計：KPI策定、ダッシュボード設計、リリース後の分析候補検討
データ整備：新規ログの設計、データマート構築
ダッシュボード開発：LookML開発、ダッシュボード作成
リリース後のアドホック分析：リリース後の課題に対する分析実施、改善提案
以降では、分析設計における データアーキテクトとの分業体制について詳しく説明していきます。
分業体制の背景
分析PJにおけるログ設計は高度な専門性と高い技術力が必要な作業であり、相当な工数が必要でした。そのため、事業部が提示するKPI指標やグロース設計に対する考察などに十分な工数を割り当てられず、結果として、依頼された指標を可視化・集計する単なるデータ集計作業になっていました。この問題に対処し、より効率的かつ専門的なアプローチを実現するために、分業体制を導入しました。
データアーキテクトとの分業体制
具体的には、下記のような作業をデータアーキテクトにお任せすることができます。
分析要件に適したデータソースをAPI、ユーザーアプリ、サービスの本番DBなどから選定
各種ログのパラメータ設計およびエンジニアとの調整
排出されるログデータなどのデータマート化
分業体制の良かったこと
分業体制の導入により、各メンバーが自身の専門分野に集中でき、作業の効率性が向上しました。それにより、以下のことが出来るようになりました。
質の高い分析業務に集中
事業部が提示するKPIの妥当性の検証や示唆出し、リリース後のグロース設計に注力できるようになりました。
汎用性の高いデータマート作成
データ整備を専門としたデータアーキテクトが、ログ設計を行うことで、より汎用性の高いデータマートを作成できるようになりました。
スペシャリストの採用
これまでは、ログ設計から分析まで幅広いスキルセットを持つデータアナリストが求められていましたが、データアーキテクトがログ設計の領域を担当することで、特に分析分野において優れた専門知識を持つ人材を採用のターゲットとすることが可能になりました。
分業体制の課題
コミュニケーションコストが高い
アナリストがこれまで一貫していた業務にデータアーキテクトが関与することで、相互のコミュニケーションが増加しました。それにより、下記のような課題が発生しました。現在は、これらの課題を改善するために、PRD（プロダクト要件定義）において理解を深める項目や具体的な指標定義を明確に伝えるコミュニケーションに焦点を当て、課題の克服に取り組んでいます。
指標の計算式が意図したものと異なっていた
曖昧な作業依頼により、本来やらなくても良い作業に時間を費やした
さいごに
手短になりますが、「データアーキテクトとの分業体制」に至った背景や利点などをご紹介しました。少しでもGOのデータアナリスト職にご興味を持っていただくきっかけになれば幸いです。
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