[データアナリティクス事業本部]ビジネスソリューション部で経験できたことのご紹介

2022.08.31

データアナリティクス事業本部ビジネスソリューション部の鈴木です。

今回は私の所属しているデータアナリティクス事業本部(以降、DA部)のビジネスソリューション部で経験できたことをご紹介します!

私は会社説明会など社内の採用イベントでよく登壇していますが、時間に限りもあるため、こんなこともお伝えしたいなと思っていることをブログにすることにしました。

はじめに

この記事について

私の所属しているビッグデータチームは、大変ありがたいことにたくさんのデータ分析基盤構築支援の依頼に対応させて頂いています。今後もっと多くのご依頼に応えられるよう、新規メンバーを募集しています。

一方で、あまり社外に業務内容をご紹介できておらず、社外の方からはなにをしている部なのかイメージが付きにくいように思っています。

例えば、私が応募したときには、恐らくこの人は一緒に働く人かな?と思った人のブログを読んで、どんな感じのお仕事をしているのか調べたりしていました……。

そのため、私はDA部に入って1年と少しですが、今のポジションで経験できたことを書いてみようかなと思った記事になります。

なお、DA部については以下の記事でご紹介しているので、合わせてご覧ください。 DA部は記事執筆時点で3つの部から構成されており、ビジネスソリューション部はその一つになります。

こんな方向け

  • クラスメソッドのデータを使った業務に応募してみたい方
  • 特にビジネスソリューション部の業務で経験できることを知りたい方

経験できたこと

以下の4つの観点でご紹介します。

  • 学んだこと
  • 活躍できたこと
  • 良かったこと
  • これからやりたいこと

学べたこと

スキルとして特に身について良かったなと思っている以下の2つをご紹介します。

  • データ分析基盤構築のノウハウが身についた。
  • IaCツールを使ってAWSのリソースを管理できるようになった。

まず、データ分析基盤をこういう風に構築していくとよいというノウハウを学ぶことができました。

入社前までは、データ分析基盤を何層に分けて役割を当てはめるとよいとかはあまり意識せずに進めていました。DA部ではデータ分析基盤を3層に分ける設計を基本に、要件ごとに工夫して構築しています。各々の部分にどういう役割を持たせてデータを格納・加工するのか意識して構築することで、より拡張性・保守性が高いシステムを構築できるようになったと思います。

また、AWSのリソース作成・管理をIaCツールを使ってできるようになったのも良かったです。

以前はポチポチと手でリソースを作っていたり、CI/CDパイプラインを構築しないまま開発をしていたので、リリースの度にかなり工数がかかってしまい苦労していました。今は基本的にIaCツールを使ってリソースをデプロイ・管理しているので、検証をする際には手元のテンプレートを修正してすぐにできることが多く、確認したい内容を素早くできるようになりました。またプロダクトにはパイプラインを準備してあるので、Gitの操作に紐づけてリリースを自動化でき、リソースへの修正の反映がとても楽になりました。

活躍できたこと

上流工程の経験があったので、要件定義・設計フェーズや、工数管理のノウハウが活かせました。

例えば、以下のようなことができました。

  • 要件をヒアリングして仕様書に落とし込む
  • 会議を進行する
  • ほかのメンバーの業務の進行をみて進め方を調整したり、フォローしたりする

ほかのシステムでももちろんそうですが、特にデータ分析基盤では、類似の処理をさまざまなデータ種別に対して横展開したり、お客様の想定しているユースケースを処理に反映したりすることが多いです。自分一人で黙々と作業するというよりは、ほかのメンバーと分担して進めたり、想定されている処理を理解し実装に反映する場面があります。そのような場合に、自分も手を動かしつつ、ほかのメンバーとの業務調整や、要件の確認・整理もできることは強みになったように思っています。

良かったこと

いろいろありますが、一番良いなと考えているのは、自分が改善に関われることがたくさんあることです。

私は一般的に、自分が感じた違和感を自分の手で改善できる機会を作るのはなかなか難しいことだと思っています。

クラスメソッド全体として、Classmethod Leadership Principle(CLP)という行動指針・価値観を掲げていますが、ビジネスソリューション部でもそれを大切にしていて、その中にフィードバックやってみるという項目があります。この指針に則って、部や部署に対しても思っていることを伝え、小さくても良いので改善を進めることができるのはとても良い点だと思います。

例えば、以下のようにさまざまな内容について改善活動をしてみました。

分類 概要
技術要素を広める Athenaの検索機能をより使いこなすため、パーティション射影の仕組みをメンバーに教える。
共通認識を作る データ分析基盤関係の読書会を開催する。
採用活動を促進する 部署横断の会社説明会に協力する。

採用活動としては、これまで部ごとに交代で前者の会社説明会に登壇していたので、聞きに来てくださっている方からすると部分的にしか話を聞けないため、全体像が分かりにくいだろうなという課題を感じていました。そのため、同僚と協力して、部署の説明会を開催を進め、2022/6/3に第一回を開催して、今後も部署で定期開催することとなりました。

様々な場面で裁量を持って改善活動ができるのはとてもよい環境と思っているので、とてもおすすめなポイントです。

これからやりたいこと

仕様書・アーキテクチャ・コード共に共通して使える雛形を作っていきたいです。

案件に対応させて頂く際には、決まった仕様に基づいて構築していくことはなく、メンバー側でこれまでの経験であったり、ああしたいこうしたいというアイデアをフル活用して、私たち側からご提案していきます。その中で、こういう構成で設計すると、データ分析基盤をうまく作れるというノウハウが貯まってきました。

これらのノウハウを標準化して、より速く・より品質良くご提供できる定番パターンを作りたいと思っています。

また、データリネージやデータカタログなどのSaaS製品と組み合わせて、より使いやすく保守性が高いデータ分析基盤の構築にも関心があるので、チャレンジしていきたいです。

最後に

ほかにも働き方ブログなどさまざまなエントリを作成しているので、ご興味がある方はぜひご覧ください!

また、実際にメンバーの話をじっくり聞いてみたいという方にはカジュアル面談もありますので、 気軽にエントリーページのご要望欄に「カジュアル面談希望」と書いてお申し込みください!

データを扱うことが好きな方で、少しでも興味を持って頂けたら ぜひお問い合わせ頂ければと思います。

本稿に関係する募集要項

ビジネスソリューション部の中で特にビッグデータチームに関する募集要項を記載します。

エンジニア募集要項

プロジェクトマネージャー / リーダー募集要項