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リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素

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2016/06/20 tableau10ロードショーでの、前田・清水の講演資料になります

Publicado en: Tecnología
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リクルートが実践で学んできた“セルフBI”推進に求められる3つの要素

  1. 1. リクルートが実践で学んできた ”セルフBI”推進に求められる3つの要素
  2. 2. 前田 圭一郎 Keiichiro Maeda 株式会社リクルートテクノロジーズ 執行役員 ビッグデータ部 IDポイント部 エグゼクティブマネジャー Corporate Executive Officer (Big Data, ID Point)
  3. 3. HRVerticalSupport Big Data About Recruit Technologies
  4. 4. over 200 brands BrandCategory Job Housing Travel Dining Beauty / Fashion Used Cars Bridal/Maternity/Baby Education Online Shopping Local Information Others About Recruit
  5. 5. ボトムアップ文化の功罪 現場が 継続的に 工夫
  6. 6. ボトムアップ文化の功罪 亜種が どんどん 生まれる
  7. 7. ビッグデータ化の加速 ツールの限界 処理性能の限界
  8. 8. BIツールへの期待 現場の データ活用 Big Data への対応
  9. 9. BIツールへの期待 現場の データ活用 Big Data への対応
  10. 10. 導入すれば それだけでセルフBIは うまくいくでしょうか?
  11. 11. セルフBI推進に求められる3つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場
  12. 12. その1「ヒト」 セルフ BI推進 ヒト データ 場
  13. 13. HRVerticalSupport About Recruit Lifestyle
  14. 14. こちらをご覧ください
  15. 15. Before(Tableauマスター@システム部門) システム部門 ユーザー部門 ビジネススピードに追随できない
  16. 16. システム部門 ユーザー部門 各組織での自走化が加速する After(Tableauマスター@ユーザー部門)
  17. 17. システム部門 ユーザー部門 After(Tableauマスター@ユーザー部門) 組織間を超えた情報共有も進む
  18. 18. セルフ BI推進 ヒト データ 場 その2「データ」
  19. 19. こちらをご覧ください
  20. 20. Before1(複数データソースから切り貼り) + = + = + = 再現が困難。信頼性の低下も
  21. 21. Before2(ツールを導入するだけ) 使えるのは一部ユーザーのみ select … join … group by … ♪
  22. 22. After(巨大な “一枚表” を日次で最新化) 全ユーザーの分析が容易に ♪ ♪ ♪
  23. 23. セルフ BI推進 ヒト データ 場 その3「場」
  24. 24. こちらをご覧ください
  25. 25. その3「場」 ユーザー会
  26. 26. その3「場」 スキル の伝授
  27. 27. その3「場」 ナレッジ の共有
  28. 28. セルフBI推進に求められる3つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
  29. 29. たとえてみるなら セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会 「道具」に加えて それを使いこなせる 「ヒト」 「素材」だけではなく 「食材」 「レシピ」を 「仲間」と共有 豊かな食事
  30. 30. 道具さえ渡せば何とかなると 思っていませんか?
  31. 31. 素材をそのまま渡していたりしませんか?
  32. 32. レパートリーが増えず 悩んでいませんか?
  33. 33. セルフBI推進に求められる3つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
  34. 34. セルフBI推進に求められる3つの要素 セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
  35. 35. ユーザー会についてもう少し詳細を… セルフ BI推進 ヒト データ 場 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
  36. 36. 自己紹介 清水 隆介(しみず りゅうすけ) 株式会社 リクルートテクノロジーズ ビッグデータ部 BI・DWH担当 Recruit Tableauユーザー会 会長
  37. 37. ユーザー会活動内容 ユーザー会での 事例共有 勉強会での 基礎教育
  38. 38. Recruit Tableauユーザー会 ユーザー会では具体的な事例共有
  39. 39. Recruit Tableau勉強会 1年間で16回の勉強会を開催 延べ700名以上が参加
  40. 40. Tableau教育とレベルアップ 基礎教育 相談窓口 マスター への道 勉強会 Tableau Doctor 独自の 認定試験
  41. 41. ポータルサイトと運営メンバー その他にも、ポータルサイト運営!!
  42. 42. 2つの顔を生かしニーズを吸い上げる 悩み相談 サービス提供 サーバーの 運用はどう すれば モニタリング に効果的なレ ポートは データが 複雑で サーバー運用 BIコンサルティング データマネジメント 会長 ユーザー システム部門
  43. 43. ユーザー会メソッド 会長 ユーザー会
  44. 44. データの整備についてもう少し事例を… セルフ BI推進 Tableau マスター 十分に整備 されたデータ ユーザー会
  45. 45. META LOOKING(通称メタキン)
  46. 46. META LOOKING(通称メタキン) メタデータ(定義情報)を自動で収集・公開。 「データの在り処を発見し、意味を知る」ツール。 自動 自動 コメント 入力 参照 2014.9 リリース!
  47. 47. 利用例)コード値の意味を調べる このテーブルの コード値 何を表している? 分析ユーザー テーブル定義書(ファイル) DWH 実データの検索結果 Select * from XX limit 100 Select * from YY limit 100 Select * from ZZ limit 100 ・・・ 開発者 調査するので お待ちください × メタキンで 検索すれば すぐにわかる 分析ユーザー META LOOKING ♪ 検索
  48. 48. Tableau Community
  49. 49. ×

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