この勉強会について

DataOps Night は、データ品質の向上に取り組むエンジニアを集めて知見を共有する勉強会です。

"garbage in garbage out"という言葉があるように、データ品質が低くては、データ利活用は不可能です。KPIを管理するにしても、KPIの定義が部署ごとにズレていては意思決定には使えません。機械学習においても、「アルゴリズムの改善以上にデータ品質の向上が重要である」という見解(※)も出てきています。

データ品質は、特定のツールを導入することで簡単に解決できるような問題ではなく、より広い視点からデータ品質を守り抜くための一貫した考え方、つまり「DataOps」が必要です。

今回のテーマは「組織体制」。データ品質を守り抜くために、データエンジニアはどのような組織構造を採用し、どのように運営しているのか。事業内容や規模の異なる４社が集まり、知見を共有します。

各社でデータ利活用に関わるエンジニアの皆さん、ぜひ奮ってご参加ください！

※ A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI

DataOps Night ではLT登壇者を募集しています。ご興味ある方は以下からご連絡ください。

DataOps Night LT申し込みフォーム

参加方法

Zoomウェビナーでの開催を予定しています。
※前日までに URL をご案内します。
※参加者の方は、本ページの「参加者への情報」欄でもご確認いただけます。

タイムテーブル

セッション内容とスピーカー

LT1 / データチームの境界を考える

弊社では、多くの場合一つのデータソースに一つのデータエンジニアチームが割り当てられ、有用なデータセットを開発する責務を担います。今回の発表では、開発されたデータセットを他のチームにどのように連携するか、つまりチームの境界をどのように設計するべきかについて話します。



スピーカー：株式会社ナウキャスト データエンジニア/アナリティクスエンジニア 隅田 敦
東京大学経済学部経済学科にて計量経済学を専攻。経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学し、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャスト入社。

LT2 / 意思決定を最大化するための“ループ“とループを回すための“施策”

Retty分析チームは組織の“意思決定を最大化“することがミッションのチームです。現在立ち上げから4年が経過し5年目に突入しました。本イベントではこれまでの4年間で見えてきた構造（ループ）と、実際に行った組織的施策についてご紹介します。


スピーカー：Retty株式会社 データ分析マネジャー 平野 雅也
現在はRettyのデータ分析チームのマネージャーを担当。Rettyには2014年に新卒入社し、SEOによるユーザー数向上をミッションとしプラニング・サービスのバックエンド開発・データ分析を担当。その後、Rettyの人気店リニューアルミッションのアルゴリズム開発を行った後、組織全体のデータ活用レベルを上げるためデータ分析チームを立ち上げ現在に至る。

LT3 / 多様な成熟度のデータ活用を総合支援するKADOKAWA Connectedのデータ組織について

KADOKAWA Connected(KDX)のデータ組織は、KADOKAWAグループの多数の事業に対してデータ活用支援を行っています。 グループの各事業はそれぞれ固有の状況に置かれているため、抱えている課題や、データ利活用の成熟度も様々です。「SQLを沢山実行したいんです」「あの指標のダッシュボードが欲しいんですが」「何をすれば私の業務にデータを活かせますか？」「巨大スプレッドシートがつらいのですが何とかなりませんか」などなど本当に多様です。 こうした多様な依頼・相談をさばくために、KDXのデータ組織はどのような構造になっているかを紹介します。私たちなりの工夫点や、数年間組織を回してみて良かった点・反省点などにも触れられたらと思っています。


スピーカー：株式会社KADOKAWA Connected エンジニア　@saka1
2014年に株式会社ドワンゴに入社しました。主にバックエンド領域のソフトウェアエンジニアとして、ライブ配信サービスのアプリケーションサーバ開発、映像配信システムの機能強化、社内システムの運用改善などを担当してきました。2020年より株式会社KADOKAWA Connectedに出向し、KADOKAWAグループ横断のデータ基盤の整備などに携わっています。趣味でもコーディングはしますが、お仕事とちょっと毛色の違うものの方が好きです。例えばSIMDプログラミングを練習した結果をまとめる形で、コード最適化の技術記事を書いたりしています。

LT4 / 事業の進展に伴うデータ組織の役割

LINE のデータ分析組織は、当初は中央集権でデータの集約と組織化を進めておりましたが、4年ほど前より事業側への権限移譲を進めています（参考資料1）。ここでは、移譲された側から見た、データ活用を進める中で考えたこと・実践したことを紹介します。

参考資料

1. 副田俊介「LINEのデータ分析組織の紹介」
2. 中山ところてん「事業の進展とデータマネジメント体制の進歩（＋プレトタイプの話）」

スピーカー：LINE Fukuoka 株式会社 Data Scientist　堀川 清之
2009年よりデータ分析コンサルタントとして、新規立ち上げ・成長・成熟、各フェーズの案件に関わる。2017年7月 LINE 株式会社入社、2019年3月〜 LINE Fukuoka 株式会社転籍。現在の仕事は、データ利活用でのよろず屋。

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・イベントの内容は予告なく変更になる可能性があります。
・イベントの様子は主催者の PR 目的でウェブサイトやソーシャルメディア等に掲載される可能性があります。
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