SHOWROOMのデータアナリストがデータの民主化に向けて取り組んでいること
こんにちは。開発部でデータアナリストをしている松尾と申します。
この記事ではSHOWROOMのデータアナリストがこれまで取り組んできたことや、現在進めているデータの民主化に向けた取り組みをご紹介していきたいと思います。
様々な取り組みに一緒に挑戦して下さるデータエンジニアも現在募集中です！
分析チームのお仕事
分析チームのメンバーがそれぞれ複数の部門やプロジェクトにアサインされ分析を担当し、目標数値の策定・可視化の支援や主要指標の変化に対しての深堀り分析、機能開発や施策効果の事前シミュレーション・ログの設計・効果検証などに取り組み、データ活用による様々な意思決定への貢献を目指してきました。
また分析の生産性向上に向けて、あらゆる集計や分析をBigQueryやRedashやGoogleスプレッドシートなどを用いて効率化・自動化したり、SQLを書けるメンバーがデータを扱いやすいよう中間テーブルやビューの作成を進めるなど、データに関わる幅広い業務に取り組んでいます。
社内でのデータ活用が不十分であった当初は、まずはデータアナリストがいることでどんなことができるのか知ってもらったり、データ分析の価値や重要性を感じてもらいデータ活用がより進んでいくことを目指して取り組んでいました。
依頼の質を上げるためにやったこと
しかし社内でデータがよく見られるようになると分析チームへの集計や分析の依頼や相談が増え、分析チームのメンバーが依頼の対応に追われてしまうという問題に直面しました。
社内でデータを必要とする人が増えることは良いことではありますが、中には意思決定に繋がらない依頼もあったり、集計したい項目だけが書かれた依頼が来て着手する前に背景や目的、用途や具体的な集計内容を確認するやり取りに時間がかかってしまうこともあり、工夫次第で改善できることもありました。
そこで依頼の窓口を統一して依頼ルールを定めたり、依頼時には背景・用途（目的）・集計に必要な条件などを必ず記入してもらうようにしました。
優先的に取り組むべき課題を判断しやすい体制づくりやコミュニケーションコストの削減へと繋がり、なるべく重要な分析から優先的に時間を割き、より効率的に進めていける状態を実現できました。
なぜデータの民主化を進めるのか
依頼ルールなどを定めることで依頼の質を上げることができました。
しかし複雑な分析だけでなく簡単なデータの抽出や集計まで分析チームに依頼が必要になると、分析チームの対応を待たなくてはならず、意思決定のスピードが遅くなってしまいます。
社内の各部門やプロジェクトでデータに基づく質の高い意思決定が早いスピードでできる状態が理想であり、それを実現するためにはより多くの社員がデータを使いこなせる状態を目指すことが必要であると考え、データの民主化に向けた取り組みを進めていくことにしました。
データの民主化に向けた取り組み
①データを正しく理解して意思決定できる環境づくり
Redashの整理
SHOWROOMではRedashを導入しています。
Redashは手軽にSQLの実行結果をビジュアル化したり、ダッシュボードやクエリを作成することができます。しかしその手軽さゆえにクエリが乱立しており、さらに各々が自由にタイトルやカラムの命名・タグ付けを行ってきた結果、以下のような課題があります。
同じ集計をしているクエリが複数ある
検索性が悪くなり、必要なデータを見つけるのに時間がかかる
タイトルだけでは何を集計しているのか判断が難しいものもあり、SQLが読めないと誤ったデータの解釈をしてしまう
分析チームに都度確認する必要なく、正しくデータを理解して判断ができたり見たいデータをすぐに見つけられる状態を実現するため、Redashの整理を進めています。
②SQLが書けるメンバーを増やす
SQL研修の実施
SQLを書くことに対する意欲がある方向けにSQL研修を始めました。週1回1時間の研修を全12回行っています。
研修はよく使うテーブルや文法を使いながら実際にSQLを書いて習得していく内容となっており、全12回の研修を終えた後も必ずSQLを書く時間を作り、各々の業務で必要になった分析に取り組んでいます。
サンプルクエリの充実
SHOWROOMには非常に多くのテーブルがあり、SQL研修で使うテーブルはほんの一部です。何か集計したい時には使うテーブルを確認したり、その中身を理解したり…SQL研修で基本的な文法やテーブルを理解しても、その後書きたいSQLをゼロから自由に書けるようになるのはハードルが高いと感じています。（SQL研修に参加するメンバーは分析以外の業務が中心なので）
しかしSQLを書きたい！と時間を作って取り組んでいる方々には書けるようになって業務にも活かしてもらいたい…という思いもあり、なるべく書きたいSQLを自分で書く難易度を下げられないかと考えました。
そこでRedashでサンプルクエリという、クエリのサンプルを検索できるダッシュボードを作ってみました。このダッシュボードを充実させて書きたいSQLを見つけられるものにできれば、RedashのForkというクエリのコピーを作成できる便利な機能を使ってクエリのサンプルを書きかえて集計ができ、SQLを書きやすくなるのではないかと思っています。
おわりに
今回データの民主化に向けて現在進めていることをご紹介しましたが、それぞれの取り組みについて具体的にどんなことをどう進めたかなど、ご紹介できるものはまた別途記事を書いていきます！
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