・データプランナーとは ・データプランナーによるデータ系施策 ・エンジニからデータプランナーになってみて リクルートライフスタイル　テクノロジープラットフォームU　本庄智也

1. データプランナーによる
データ系施策について
リクルートライフスタイル
テクノロジープラットフォームU
本庄智也

2. 本日お話ししたいこと
• 自己紹介
• データプランナーとは
• データプランナーによるデータ系施策
• エンジニからデータプランナーになってみて

3. 自己紹介

4. 自己紹介
1. 本庄 智也 (ほんじょう ともや)
2. 職歴
• ソフトウェアエンジニア 2014/8-
• データプランナー 2016/10-
• 旅行データプロデュースTリーダー
• セカンダリーTリーダー
3. 関心事
• Crypto Currency/Blockchain

5. 組織図的な中での役割
飲食
Air
旅行
美容
データ
開発
セカン
ダリ
ガバ
ナンス
ユー
ザー
教育
他ユ
ニット
支援
基盤
接続
アクセ
ス解析

6. データプランナーとは

7. データプランナーとは
≒
データを武器に課題解決する人

8. もう少し役割を分解すると
データ
プランナー
• 課題を設定する
• ステークホルダーを巻き込
む・説得する・動かす
• データを活用した
ソリューションを設計する
• ソリューションを実装する
ビジネス
価値を
生み出す
トレードオフを判断しながら...

9. データプランナーの数はボトルネック

10. データプランナーの数はボトルネック

11. データプランナーによる
データ活用施策
すみませんが、具体的な
内容は当日限で ><

12. (施策については当日発表限のため割愛。)

13. エンジニアから
データプランナーに
なってみて

14. データプランナーになり、求められたスキル
• 論点思考・仮説思考・構造化スキル
• 問題解決スキル (思考・指向)
• 推進スキル (忖度スキル)
• リーダーシップ
• KGP・KPI設計
...その他多数、ビジネスよりのスキル

15. データプランナーでも役立ったスキル
エンジニアリングスキル！
ソリューション設計上の
•問題解決ができる
•意思決定ができる

16. 処理インプット アウトプット
• どこからデータを取るか
• どうデータを取るか
• その方式は汎用化できるのか
• そのデータは信頼できるのか
• 継続的に取れるのか
• 運用負荷はかからないか
• スケールさせられるのか
• どのような処理ができるか
• どのようなモデルが作れるのか
• そのモデルの精度はどの程度なのか
• 備えるべき例外はあるのか
• データは処理可能なのか
• スケールさせられるのか
• 出力先としてどこがあり得るのか
• 連携はどのようにするのか
• 出力形式は汎用化できるのか
• その方法は拡張できるのか
• インプットもとが変わって問題な
いのか
• スケールさせられるのか
エンジニアバックグラウンドのデータプランナーの強みは
以下のプロセス上の課題に対して
• 各論のレベルで自らの判断で意思決定ができること・
トレードオフが見極められること
• 場合によっては自ら課題解決のために手を動かせること
ソリューション
設計上の論点

17. データプランナーとは
≒
データを武器に課題解決する人
データプランナーというキャリア
• ビジネススキルが強く求められる、鍛えられる職種
• 一方、エンジニアのバックグラウンドが非常に役に立
つ職種でもある
• ちょっと前の「Product Manger」議論で定義されたPM
に近しい
• エンジニアからビジネス側にシフトしたい人にとって
は、自分の強みを活かしながらキャリアシフトしてい
くのに最適

18. おわり