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Letter for Data Engineer

こんにちは!ダイニー Data team テックリードの kimujun です。
最近は BigQuery Data Canvas に衝撃を受け、社内にちょっとずつ布教するなどの活動をしています。
この記事ではダイニーの Data team がどのような未来を描き、その未来の実現に向けてどのような取り組みを考えているのかを、主に採用候補者の方に向けてお伝えしたいと思います。

ダイニーとは

ダイニーは飲食業界で All in one なサービスを提供する Vertical SaaS の会社です。
来店客が自分の端末から注文できるモバイルオーダーに始まり、店内オペレーション向けアプリケーション (POS = Point of Sales, レジのこと) や分析ダッシュボードなどもすべて合わせて、SaaS としてサービスを展開していま
す。

ダイニーのモバイルオーダー。UI/UX にこだわって開発しています
飲食店様に提供しているダッシュボード。マスターデータ管理と分析機能の両方を持っています


ダイニーのモバイルオーダーと POS レジを中心としたサービスのコアが、ユーザー情報 (ID) とそれに紐づく喫食情報です。
こういったデータのことを小売業界では ID-POS データと呼びますが、高カバレッジな大量の ID-POS データを持てるというのがダイニーの特徴です。

ID-POS データによって飲食業界をもっと楽しく面白くするビジョンを、弊社 CEO が語っている動画があるので、興味ある方はぜひご覧ください (2022 年とちょびっと古い動画ですが、コアの部分は変わっていません)。

高カバレッジな ID-POS データ

高カバレッジとはどういうことでしょうか。

ダイニーの加盟店で QR コードを読み取ると、LINE ミニアプリに遷移し LINE ミニアプリ上でモバイルオーダーが動作します。その際にモバイルオーダー側で LINE ID を取得し、それを喫食情報を紐づけます。
つまり、ダイニーのモバイルオーダーを利用すると、お客様はその時点でお店の会員になります。
現在平均して 50% 弱のお客様にモバイルオーダーをご利用頂いているため、すべての喫食情報のうち約半分が ID-POS データになるということです。

💡 モバイルオーダー起動時に来店人数を入力するため、全体の来店客数についてもデータ化されています。モバイルオーダーの利用率はこのデータをもとに算出しています。

来店回数ごとの客数、再来店率


上記の画像はサンプルデータですが、飲食店の再来店率の一般的な傾向を表しています。再来店率はある回数以上で安定するため、それ以前の再来店率をどれだけ上げられるかが重要であることが分かります。
このような分析もカバレッジの高い ID-POS データによって初めて意味を持ちます。

データエンジニアリング

飲食業界にこれまで存在していなかった新しいデータを保有しているダイニーにとって、データの扱いが非常に重要になってきます。データエンジニアリング上の特徴をいくつか挙げてみます。
なお、ダイニーのプロダクトはすべて Google Cloud 上で稼働しており、分析基盤についてもすべて Google Cloud 上で構築されています。

データの鮮度

当営業日の売上や売上見込といったリアルタイム性が求められるデータから、週・月単位での LINE 公式アカウントからのメッセージ配信効果といった中長期で見るべきデータまで、提供するデータの鮮度は様々です。
リアルタイムなデータは飲食店の店長を筆頭に現場のオペレーション改善に直接利用し、中長期で見るデータは主に経営層・エリアマネージャーの方々がブランド全体の改善に活用する、といったようにレイヤーごとのユースケースがあり、それらに対応しています。

これはダイニーが飲食店のオペレーションに深く入り込んでいるからこその特徴であり、データの保存、取り込み、変換をそれぞれどこでどのようにやるのか?というトピックに繋がります。

オペレーションに欠かせない速報データ
毎月 LINE で配信している月報データ

データガバナンス

例えば法人営業やカスタマーサクセスのメンバーがお客様とやり取りする際、再来店率やアンケートスコアといった基本的な指標から、その法人独自の施策に対する分析データまで、様々なデータをもとにお客様とやり取りをします。
データが根幹の事業であるからこそ、ダイニーはデータ駆動なビジネスをする会社であるべきと考えています。そのためにはエンジニア・アナリストに限らず、ビジネスメンバーもデータを簡単に扱うことができる必要があります。
これは発見可能性を高める、データの品質を上げる、データを統合するといったデータガバナンスというテーマに繋がります。

ソフトウェアエンジニアリング

ダイニーは「すべての人の”飲食”インフラになる」というビジョンを掲げています。インフラとなるために、発見したインサイトをプロダクトに落とし込むことを大事にしています。
プロダクトに分析機能を組み込んで提供するために、時には Web 開発の知見が必要となるときもあります。それ以外にも随所でソフトウェアエンジニアリング力が求められる環境になっています。

Letter for you

ダイニーの Data team は発足したてで、多岐にわたるデータエンジニアリングの領域をどうやってロードマップに落とすかを日々思案しています。
これからダイニーは様々な領域で新プロダクトを作っていきますが、いつでも中心はデータになるはずです。まだ見ぬ課題がたくさん出てくるはず…エンジニアリングの出番です。

顧客の声をリアルタイムに聞きながら、エンジニアリングの力で飲食のインフラたるデータ基盤を作っていく。そんなプロセスに心躍るあなたと一緒に働きたいです!

We’re Hiring!

Data team はまだ設立から日が浅く、取り組むべき領域が広範です。
データエンジニアリングの世界で様々なテーマにチャレンジしたい方、Web エンジニアからデータエンジニアの領域まで手を出してみたい方、ぜひご応募ください!
また、ダイニーがデータ周りでどのような取り組みを行っているか、純粋に興味がある方はカジュアルにお話しましょう。

事前にダイニーのカルチャーを知りたい方はこちらも↓


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