イベント参加したので、書きなぐりメモです。
ちなみに、この記事は第二部のパネルディスカッションのメモです。第一部はこちら。

当日の雰囲気は、#theguild_study でTwitter 検索してみてください。

イベント概要

登壇者
大竹雅登さん（dely株式会社）
山田智久さん（アドビシステムズ株式会社）
鈴木陽介さん（日本経済新聞社）
安藤剛さん（THE GUILD）

深津貴之さん（THE GUILD）は、他予定が、、とのことでおやすみでした。

以下質問とその回答です。

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データとの出会い・きっかけは？

鈴木さん
Web で PV みてたことがはじまり。

安藤さん
エンジニアでキャリアがはじまった。検索エンジンを作っていたので、検索パフォーマンスのチューニングをするときに、ログなどをもとにデータでボトルネックを見つけながらやったことがきっかけ。

大竹さん
日本で一番のサービスにしたかった。だから、伸びてるサービスを作っている人にコツを聞きに行った。メルカリやグノシーに。そこで、データの重要性を教えてもらった。データなしだと目隠しで改善してるようなもの。クラシルは 3 つめのサービス。先にだした 2 つのサービスは、全然データをみてなかった。

山田さん
20 後半ごろにデータに出会った。もともと数字は苦手。ある仕事で Facebook の運用をまかされたとき、いいねや閲覧数を分析しはじめた。そのときに、データ分析すると、成果がでやすい、と気がついた。

データを会社でどう活用してる？

山田さん
実際、自社のデータはあまり見れてない。クライアントの改善ばかりやってる現状はある。ただ、クライアントのデータを見た上で、ディスカッションする文化はできている。データをもとに議論するので、知見はたまる。

大竹さん
活用する、というよりもデータ活用が当たり前の文化になっている。クラシルをはじめたときから、ずっとデータは見ている。2014 年ごろから Redash などを活用してきた。

安藤さん
U NEXT の場合、最初はデータドリブンではなかった。少しづつ文化形成して、いまではデータ関連の担当が 10 名前後のチームを作れた。GUILD の場合、他メンバーにデータ活用の重要性を伝えている。他メンバーも予算決めのときに、データ分析、を意識するようになってきた。

鈴木さん
Atlas でデータの可視化をしている。ダッシュボード専用の端末をフロアごとに配置している。開発とデータ構築も全部内製化したことで、スピード感があがった。開発の最初からデータの話題があがるようになった。

データを周囲にどう普及していったのか？

鈴木さん
常時ダッシュボードを見る環境を作る。誰でも見れるようにする、など。成功事例はデータで積極的に全社共有している。

安藤さん
GUILD の場合、社内勉強会を定期的にやっている。毎週、データ部会がある。数名で集まってデータ分析する部活のような取り組みがある。流行ってるアプリをデータをもとに競合比較したり、など。データでおもしろいことがあると、グラフ化して、わかりやすく伝える、も有効。

大竹さん
いい結果がでたときに共有する。データのおもしろいところは、「あの会社の、あのデータ」を知ること。ぼくが知っている数字をみんなに共有している（もちろん他社さんの許可もらって）。他社と自社を比較すると、自分たちのデータに興味が湧いてくる。たとえば、Push 通知の許可率など。

山田さん
動機付け、が大事。データの見せ方は大事。A3 の紙にわかりやすくまとめて伝えてあげる、など。見る人に伝わりやすいように加工するのは大事。もうひとつは、データを見れる人、という称号を作って社内制度化する。称号がほしくて勉強してみる、のようなケースがある。

ちなみに、データの動機付けはどうしてるの？ by 山田さん

鈴木さん
間口を広くしてる。目的別や習熟度別に勉強会をしている。

大竹さん
SQL というワードは取っ付きづらい。metabase で SQL を書かなくてもできるような仕組みを作った。最近は、データ可視化推進室を作って、みんなにデータを見てもらえる環境を作っている。そのなかで興味がある人がいたら、データ分析側に立ってもらう。

データ分析で大事にしていることは？

山田さん
ギリギリまでデータを見ない。なるべくデータなし、で一度考えている。

大竹さん
データを共有すること。共有するときに、センセーショナルな文言をつけて共有する。Slack でデータの話をするときは、担当者に都度メンションを飛ばす。

安藤さん
データは意思決定のためにやるもの。ちゃんと意思決定できる品質で分析すること。グラフ化するときに、誤解を与えないデザインにする。

良いデータが見つけられなかったときはどうします？by大竹さん

「ここには何もないことがわかった」と伝えます。
by 安藤さん

鈴木さん
エンゲージメントレベルごとに分析すると、見え方がかわる。

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以下は当日の質問

分析するための準備は誰がやってるの？工数かからない？

大竹さん
アプリにログいれるときは、ログのタイポが発生することがある。このタイポが起きないような仕組みを整えるだけでもミス訂正の工数がなくなる。

勉強会ってどのようにやりますか？スライド作成など工数かかりませんか？

安藤さん
週サイクルでは、資料はあまり作らない。参加者がそれぞれ分析して話す。ワークショップ形式。会社全体での勉強会は、資料作る。この資料は、note などで共有することもある。

鈴木さん
ランチ会などやっている。Qiita でまとめたり。

大竹さん
勉強会はやらない。都度話す。ある担当にやってほしい分析があれば、個別に教える。

山田さん
クライアント向けは資料は作る。社内向けは、会話ベース。データ分析して議論する、繰り返している。何度も分析と議論の壁打ちをしてるような感じ。

どのように会社にデータの重要性を伝えたのか？

鈴木さん
FT 社を買収したときにデータ責任者がいた。彼らの影響が大きかった。最初からWeb サイトのパフォーマンスの議論などが始まった。

大規模なデータ環境の構築はどうやってる？

鈴木さん
日経の場合は、直近のコンテンツが大事。なので、最近のコンテンツからデータ収集ができるようにしている。

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第一部はこちら。参考まで。

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以上。書きなぐりなので誤りあるかもです。
その場合、ご指摘くださいませ！