「ヤフーとLINEのデータ分析組織における課題と試行錯誤」#Tech-Verse2022

みなさまLINEやってますか？ こんにちはCX事業本部でLINE事業に携わってる、ひよしです。

今回は、Tech-Verse2022 で行われた以下のセッションレポートです。

ヤフーとLINEのデータ分析組織における課題と試行錯誤

過去に蓄積されたデータを元に仮説検討/集計/検証を行うことによって、事業やサービスの成長に貢献する役割を果たすデータアナリスト（DA）・データサイエンティスト（DS）。その仕事は時に「孤独」と表現されます。

前提としてエンジニアリングの素養が求められる業務ではあるものの、プロジェクトの成功につながるインサイトを導くには、必須要件が必ずしも明確に定義できる世界ではなく、DA/DS個人のスキルセットや現場の経験数も大きく影響します。そのため、組織横断での効率的な分析体制の構築は難易度が高く、DA/DS組織の共通課題だったりします。

本セッションでは、ヤフーとLINEのデータ部門のマネージャーが登壇し、両社の組織カルチャーやアプローチの違いに触れながら組織運営にまつわる様々なトピックについてディスカッションします。 データ分析という、エンジニアリングとはまた違った性質の業務の魅力を理解する一助となるでしょう。

レポート

Topic-1：「タイトル失念・・」

ヤフー

• 分析しやすいデータ整備されてる
• 1つのテーブルにコンバージョンのデータとか入ってるとか

LINE

• 共通データはあるけど、そのデータを取ってくるところから使い方はサービスごと任せ
• シンプルに進める
  • 課程が意味するところを理解できるようにする。
• 複数人で進める
  • 複数人でデータ分析って進めるの難しく無い？ -> メトリックを決めて分担してる

Topic-2：組織内での分析事例・知見の共有ってどうやってる？

ヤフー

• 週1で定例やってる
• 月1でデータアナリストのシェア会で事例の共有会してる
• 年1でポスターセッションしてる
  • 人事評価にもつながる

LINE

• 週1でナレッジ共有してる
  • 発表を当番制にしてる
  • 義務感が出ないように工夫心がけてる
  • 質疑の時間もしっかり確保してる
  • 発表者の方に、キーポイントをあげてから質問するようにしてもらってる

Topic-3：様々なサービスのドメイン知識の取得はどうしていますか？

ヤフー

• まずはサービス使ってみる
• 簡単なサービスのコンバージョンとか見たり、自分で触って集計して少しずつ体得していく
• 上の人が自ら失敗してるところを見せて、下の人たちにも失敗事例を見せてあげる

LINE

• 事業の一員として認知してもらって、ドメイン知識を蓄えていく。サービス側のMTGとかにも出たり。
• 長期アサインすると知識が属人化していく。
  • シニアが書いたものをジュニアがレビュー
  • シニアも気付きがあって、それをドキュメントにして知識を蓄えていく。

Topic-4：データ分析において陥りがちな判断、落とし穴はありますか？

ヤフー

• 分析やりすぎちゃう罠
  • 意思決定が変わらないなら、そんな頑張っても仕方ない
  • 1,000万 1,100万くらいしか変わらないなら、そんなコストかけても仕方ない。
• データ分析は目的じゃなくて手段だから、精度を求めすぎない

LINE

• ネクストアクションをデータを見る前に決めておく -> そこに向けて粛々と進めていく
• 答えが見つからないこともある
  • 難しいって言うことも大事
  • わずかな差を生むためにコストかけるのか
  • 手段を変えてみる（他の施策と組み合わせてみる）

Topic-5：データアナリスト/データサイエンティストが成長するために必要な経験・マインドは？

ヤフー

• データの分析結果を意思決定者に伝える、意思決定に繋げていく経験が大事
• 自分が意思決定者の目線に立ってやってみる

LINE

• 依頼されたことをこなしてるだけだと、サービスの外の人になって、事業で求められてることに近づけない
• 仮説を提示することで、まわりと一緒に連携して定量的に分析していく -> データ分析の手法を持ってるからといって、ゴールまで無理にもっていこうとしないで。

感想

組織の大小・形、事業の大小・形は違えど、直面してる課題は同じということがよく分かります。
・ナレッジ共有、属人化させない
・ドメイン知識をつける
など扱ってるものはデータでも、扱うのは人なので、そこをどれだけ仕組み化させられるか、
そして組織としてのスキルを上げていけるかというのが課題であると改めて感じました。