STORES のデータアーキテクトが伝えたい4つの面白さ

本記事は、STORES Advent Calendar 2日目の記事になります。

はじめまして、2022年8月に入社したこーむらです！

所属はテクノロジー部門データ本部で、職種はデータアーキテクトをやっています。

本記事を読まれている方の大半が、「データアーキテクトって何する人？」と思われているのではないでしょうか？

「データアーキテクトの仕事内容や面白さを少しでも世の中に広めたい！」そんな想いで本記事を書かせていただきました。

データアーキテクトとは？

端的に説明すると、データエンジニアとデータアナリストの間に立って、データ活用を推進する役割を担う職種になります。

具体的には、

• 集客施策、効果検証のためのデータ抽出・可視化

• KPI、KGIの定点観測のためのダッシュボード作成

• GoogleAnalyticsの管理

• GoogleTagManagerの追加・修正

• 分析用テーブル・カラムの追加

• データを活用したいメンバーとの壁打ちと提案

などデータ分析以外のデータに関わる仕事を主に行っています。

世の中的には、データエンジニアやデータアナリストが上記のような仕事を兼務でやっている会社の方がまだまだ多いと感じています。

弊社も私が入社するまでは、データアナリストがデータ分析の合間を縫って対応している状況でした。

会社の規模が大きくなっていき、社内でもデータを活用する場面やメンバーが増えていく中、「データ分析とデータ管理の役割を明確にして、それぞれの専門家に任せた方が良い」という判断から、データアーキテクトを採用することが決まりました。

私自身、前職の事業会社でも(明確に職種は定義されていませんでしたが)データアーキテクトの役割を担っていたのと、ずっと前から「STORES で働いてみたい」という気持ちを持っていたので、データアーキテクトのポジション募集の話をマネージャーの@jnishimuからいただいた時は、嬉しさとワクワクが止まりませんでした！

データアーキテクトの面白さ

続いて、データアーキテクトの面白さについて、4つほど紹介させていただきます。

本記事を読まれている方がデータに関わる仕事をしていなかったとしても、「縁の下の力持ち」「裏方」「黒子」のような誰かをサポートするポジションにやりがいや楽しさを見出す人であれば、共感してもらえる部分もあるのでは、と思います。

1.データを提供する過程

何よりも「データを活用したい人が"どんな意思決定を下したいか"、"どんなデータを求めているか"を探り、複雑なデータ構造を理解した上でデータを抽出し提供できる立場である」ことが、データアーキテクトの面白さだと感じています。

見方によっては作業と捉えられてしまうこともありますが、それは「ただ言われたデータを抽出して渡している」ところしか見えていないから、かなと思います。

弊社の場合、ネットショップ開設・POSレジ・キャッシュレス決済・オンライン予約システム・店舗アプリ作成など、技術のチカラでオーナー様のお商売をサポートするサービスを提供しているのですが、それぞれビジネスモデルも違えば、裏側のシステムも、データ構造も違います。

それらを1つ1つ理解し、パズルを組み立てるようにSQLを組んでデータを抽出しつつ、実際にデータを活用するシーンをヒアリングしながらグラフに落とし込んだり、ダッシュボードを作ったりするのは、決して作業とは言えない、とても大事な仕事である、と私は強く思っています。

2.様々な職種や立場のメンバーとのコミュニケーション

2つ目の面白さは、「関わる人の職種や立場のバリエーションの豊富さ」です。

集客関連の相談でマーケティングのメンバーとコミュニケーションを取ることもあれば、データの仕様について確認するためにエンジニアとコミュニケーションを取ることもあります。

はたまた、オーナー様を支援するカスタマーサクセスや、採用・広報のメンバーからデータ活用の相談をいただくこともあります。

私は割と飽き性なのですが、上記のような特徴もあってかデータアーキテクトの仕事は長く続けていても未だ飽きがきません。

また弊社の場合データチームが横断組織のため、新しい取り組みや現在直面している課題など、会社全体の動きを把握できるという面白さもあります。

3.エンジニアリングとアナリティクスの両方に触れられる

冒頭でお話した通りデータエンジニアとデータアナリストの間に立つ立場上、両者が得意とする領域に足を踏み入れてやり取りをすることがあります。

例えば、データエンジニアとのやり取りでは、データエンジニアが構築したデータ分析基盤の裏側の処理について確認や改修の依頼をしたり、利用しているクラウドサービスの運用周りの相談をしたりと、データ分析基盤を取り巻く仕組みやそれを実現するために採用しているサービスについて知れるエンジニアリングの面白さがあります。

データアナリストとのやり取りでは、データ分析に必要なテーブルやカラムの設計・追加をしたり、実際にデータ分析結果を共有し、その結果生まれた新しい仮説を検証するためのデータ抽出の要件を固めたりと、データアナリストが持つ仮説思考や着目する視点といったアナリティクスの面白さがあります。

これはデータアーキテクトという立場だからこその面白さであり、データというモノ自体が好きな人にとっては、最高に楽しめる環境かなと思います。

私自身もそうだったのですが、数年前までは「データ人材としてのキャリアを築きたい気持ちはあるものの、エンジニアとアナリストのどちらの道に進みたいか迷っている…」という状態でした。

そんな中、データアーキテクトの道を進み続けた結果、最終的にはそれが自分の築きたいキャリアということに気づけました。

もし本記事を読まれている方で同じ境遇の方が居ましたら、まずはデータアーキテクトとして活動してみてはいかがでしょうか？

4.データアナリストのパフォーマンス向上

最後の面白さは、「データアナリストがよりデータ分析に集中できる状態を作れる立場である」ことです。

データは蓄積するだけでは価値は生まれず、活用されてやっと価値が生まれるモノです。

弊社はデータドリブンな文化が形成されているため、多くのメンバーがデータを活用して日々価値を生み出していますが、その中でもデータを扱うプロであるデータアナリストの存在がとても重要になってきます。

今までデータアナリストが兼務でやっていた部分をデータアーキテクトが担うことで、その分の工数を事業成長に直結するデータ分析により割ける状態を作ることができます。

もちろん、色んなメンバーにデータを活用してもらい、会社全体をより一層データドリブンにしていくことも大事なことです。

ただ、それ以上にデータアナリストのパフォーマンスを最大化させ意思決定力を最大化させることが、データ活用を通して事業成長に繋げる上では重要なポイントになってくるかなと思います。

そして、それを実現できる立場にあるのが、データアーキテクトというポジションなのです！

おわりに

ここまで読んでくださりありがとうございました！

今回はデータアーキテクトの面白さについて語らせていただきました。

これから先の未来、ありとあらゆる場面でデータが生まれ、加速度的にデータが増えていくことが予想されます。

そうなれば、今以上にデータを活用したいという需要は高まり、それに比例してデータアーキテクトの需要も高まっていくことでしょう。

読者の方の中でもし共感いただける方がいれば、ぜひデータアーキテクトの道を目指してみてはいかがでしょうか？

私も今以上にデータアーキテクトの解像度を上げていき、世の中に発信していけるようこれからも精進していきます！