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DI部の川崎です。
このエントリではTableau Conference 2016@Austinのセッション「Building a Culture of Analytics at Netflix」の紹介をしていきます。
セッションの紹介文は下記の通りです。
| The technology available to data scientists & analysts continues to expand rapidly with reduced dependence on centralized infrastructure teams. This talk will share how Netflix embraces the constant emergence of new analytic technologies and manages increasing complexity in a Freedom & Responsibility culture where success is measured by impact. We’ll discuss the both the cultural challenges in managing this environment and how we shape the company’s thinking around critical business areas. |
アジェンダ
- コンテキスト（背景、文脈）
- 戦略的選択
- チャレンジ
- Q&A
セッションビデオ・スライド
本セッションの録画版は、下記のサイトで公開されています。（※登録必要ですが無料で利用・アクセス可能）
http://tclive.tableau.com/Library/Video?vCode=BRK1202
コンテキスト（背景、文脈）
- 中国を除く、190か国以上にサービスを拡大
- 多額の予算をコンテンツに注ぎ込む（年に60億ドル）
- オリジナル作品を拡充している
- 各国のオリジナル作品にも力を入れている
- 日本でも芥川賞受賞作品のオリジナルドラマ化「火花」
- 自社スタジオを設立
- 活発に使われている技術のオプション（選択肢）
- オープンソースを活用
- ステークホルダー（関係者）の期待は高まるばかり
- もっとデータソースを
- データボリュームの急増
- より複雑な問い
- Data Don't Drive
- （よく「Data Driven」が謳われるが）「データ」自体が推進する訳ではない
- → 戦略が必要である
- （高等教育を支援する）ルミナ財団の2005年のレポート
戦略的選択
- １つのデータウェアハウス
- データソースを分割、分断しない
- アクションに対する反応時間をベースにチームを組織化する
- チームを組織化する原則
- リアルタイムの運用分析（エンジニア）
- ビジネスイベントレベルの分析（ファイナンシャルプランニング＆アナリスト）
- 複数日のトレンド分析（DEA:Data envelopment analysis (包絡分析法) ）
- 実験と調査（ストラテジー&アナリティクス）
- 垂直配置、クロスファンクショナル（機能横断型）チーム
- 各ビジネスエリアで専属のチームを置く
- 機能横断型チーム
スケールに優先順位を付ける
- マズローの欲求階層説
- 承認の欲求、自己実現欲求→インサイト
- 社会的欲求→データプロダクト
- 安全欲求、生理的欲求→データ
- セルフサービス化
- ダッシュボード検索
- スキーマブラウザ
- クエリビルダー
- Tableau抽出エクスポート
- 全員が利用可能なVizツール
- Netflixのカルチャー
- 自由
- 責任
- Netflixのカルチャーが支えること
- インパクトを最大に
- ベストなツールを選択する
- 優先順位の内部基準
- 盲点に光を当てる＆やってみる
- 正しいことを簡単に
- ジョブモニタリング、ジョブリカバリ
- データ予防モニタリング
- データのリテンション・エンフォースメント
- 無償のデータ品質
- 技術的な負債を無視しない
- データドクター
- トップデシルを最適化
- ストレージ、計算、期間
- 移行支援
チャレンジ
- 「おもちゃ」はインパクトへのフォーカスを妨げる
- バッチ処理に流れ込む
- 説明できない予測分析
- エンタープライズ・ツールを使ったカスタムViz
- インパクトに対してインセンティブを与える
- インパクトを導く手段としての複雑性
- 効率性とイノベーションをバランスする
- 小さなチームは革新のスピードが速い
- 中央集権的なチームはスケールする
- 余剰はどれくらい可能か
- 中央集権的なチームを開放するにはどうすればよいか
- プロアクティブで、無私の議論
- ユースケースを理解する
- 強制的な移行には慎重であるべき
- イノベーション vs. 運用サポート
- 予測モデルの問題
- サイエンティストは独立心が強い
- 早めにより密接に連携する
- 階層的なカルチャーを抑止する
- 「舗装された道」をより少ない労力で作る
- インパクト vs. 顧客満足
- だれの問いも重要だが、
- より重要なものがある
- 自治を進めるカルチャー
- 会社の目標についてコンテキストを共有する
- 優先順位について、オープンで、無私の議論
- 組織の構造を強化する
- 有効なデータプロダクトを展開する
- ダッシュボードは使われない
- Vizエンジニアはユーザのニーズを見失う
- それをどのように克服するか
- ユーザの意見
- プロダクトマネージメント
- ソーシャル化
- UXデザイン
- データ可視化
- 使用状況分析
- 発見
- 大きな問いは見過ごされる
- きしむ車輪は油を差される（はっきりと自己主張をすれば、きちんと見返りを得ることができる）
- データ志向のリーダーシップ
- フォーカスチームを編成する
- 規範分析
- 調査結果を広くソーシャル化する
- フォローアップの問いに備える
最後に
この記事では、Tableau Conferece 2016のセッション「分析カルチャーを構築する」をご紹介しました。データを活用する上で、企業の「カルチャー」が重要であり、Netflixにおける「カルチャー」とはどのようなものか、という内容でした。参考にしていただけたら幸いです。
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