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Semelhante a 3ヶ月で50%の社員が利用するツールに
Semelhante a 3ヶ月で50%の社員が利用するツールに (20)
3ヶ月で50%の社員が利用するツールに
- 2. ● 2012年にピクシブ株式会社に入社 ● pixivのWeb側のPMを担当 ● 2018年12月にデータ駆動推進室が 発足 ○ 以後ピクシブの各チームと連携 し、データ活用をサポートする 業務を担当2 略歴 高橋 孝太郎 データ駆動推進室 マネージャー
- 7. 7 ピクシブのLooker普及の背景 ● 各部署のデータがBigQueryに既につなぎこまれていた ● 各チームにデータを見る文化が醸成されていた ● #analyst窓で不明点を即解消できる体制が整っていた ● 社内で普及しているBIツールがなかった 今回はこっちは割愛
- 9. 9 新規ツール導入の失敗例 ● 導入コストが高い ● 触ってみたが難しい印象がある ● 仕事上での利用イメージがわかない ● 積極的に導入に協力するメンバーがいない 結果、社内に導入されても使われないツールに。。
- 10. 10 導入コストを下げる工夫
- 11. 11 社内で主に使うデータを予め繋いでおく ● pixivのユーザーデータや作品情報などを予めLookerに接 続 ○ ピクシブの各サービスのデータは、userIDで連携する ことができる ○ 予め上記のデータを繋いでおくことで、他サービスの データと連結するだけでユーザーのデモグラ情報を簡 単に取得できる状態になった
- 12. 12 開発側のドキュメントを整備 ● プロジェクトの作成 ● Lookerへのデータのつなぎこみかた ● モデル構築リファレンス を事前に準備。 ドキュメントをみながら操作するだけで自サービスのデータ でLookerの利用が開始できる状態にした。
- 14. 14 触り始めをサポート
- 15. 15 利用者側のドキュメント整備 ● 利用者側のチュートリアルを作成 ○ Explore画面の開き方やDimension/Measure、PIVOT / FILTERなどLookerの基本操作を学べる
- 16. 16 利用者側のドキュメント整備（２） ● 利用者側の問題集を作成 ○ グラフの作り方について学べる ○ 仮説を立てて、それを検証する一連の流れを体験
- 18. 18 利用イメージの明確化
- 19. 19 LookerBotの導入 ● 導入後に、朝会のタイミングでチームのダッシュボードを Slackに投げるように設定してもらうまでをサポート ○ 日常的に数値を見るためのツールとしての立ち位置を 獲得させた ○ （他チームで運用されているのをみて、羨ましくなる 効果も）
- 21. 21 新卒向けの勉強会を開催 ● 今年加入した新卒メンバーにLookerの使い方を教える勉 強会を開催。勉強会の目標は、自分たちの力で自チームの ダッシュボードを作れるようになる、というもの。 ○ ビジネス側向けには、チュートリアル・問題集を実行 ○ エンジニア側向けには、LookerのJumpStartを利用し てMLの作成方などを学習してもらった
- 22. 22 新卒向けの勉強会の狙い ● まだやれることが少ない新卒に「数値分析」という武器を 持たせる ○ 今後の社員のデフォルト技能として定義したかった ● （あと新卒メンバーが作ったダッシュボードなら、無視さ れないだろう、という打算的な狙いも）
- 23. 23 嬉しい誤算 ● 新卒メンバーがハブとなる形で部署横断的に利用が進む ○ チーム内で分析内容を共有し、施策を提案する定例の 実施 ○ チーム内でのLooker勉強会を新卒主催で開催
- 24. 24 まとめ ● Lookerを利用し始めるハードルを徹底的に下げた ○ 事前に主要なデータの繋ぎ込みを行なった ○ チュートリアルや問題集を整備した ○ LookerBotを導入した ● 新卒メンバーに普及させて、部署横断で広げるハブとして 動いてもらった
Notas do Editor
- 現状提供を予定している、ユーザー向けのアクセス解析機能 ざっくりとした構成を説明すると ・ユーザーのアクセス情報をBQに保存 ・BQの情報をembulkで同期 ・オンプレとLookerを連携 ・Lookerのembedを利用してユーザーへのviewを提供