タイミーのデータ統括部では、データを用いた意思決定を支援しています。データ活用の推進には、組織の意思統一とデータのわかりやすさが重要です。

今回は、データアナリスト兼アナリティクスエンジニアとして活躍する大河戸裕一さんこと、オコドンさんに「技術的な視点を活かしたデータ分析」についてお話を伺いました。

※本記事の内容は公開時点のものです。

プロフィール

異分野からITの世界へ。いつか家を継いでも面白いことを続けたい

ーー本日はよろしくお願いします。現在はデータアナリスト兼アナリティクスエンジニアとして活動しているオコドンさんですが、学生時代の専攻はプログラミングやデータとは異なる分野だったんですよね？

そうなんです。大学・大学院で専攻していたのは、電子情報工学科 電気電子工学科目。ダイヤモンドを通常と異なる結晶方向に成長させて、ダイヤモンド半導体合成に活用する研究をしてました。

当時は自分が何をやりたいかは深く考えておらず「親しい友人もいるし」程度の気持ちで学部を選んでいたんです。将来について真剣に考えていたとは言えませんでしたね（笑）。

ーー学生の頃から将来を見据えた学部選択をするのは難しいですよね。プログラミングに興味を持ったのはなぜだったんでしょうか？

就職活動の時期になり、広告代理店をはじめとした企業から内定をいただきました。意思決定のために将来を真剣に考えた結果、新たに浮かんだ選択肢がIT業界だったんです。

実は私の実家はお寺なので「いつかは寺を継ぐ」というのは常に意識しています。それを考慮した際に「寺の仕事をしながらリモートでも楽しいことができそうだ」と感じたのが、プログラミングでした。

ーープログラミングの技術はどのように身につけたんですか？

私と同じくお寺生まれで、ITベンチャーのCTOをされている方に弟子入りしたんです。ゼロから技術を叩き込んでいただきました。その方の影響をダイレクトに受けながら、エンジニアとして修行を積んでいったんです。

ーー前職で本格的にエンジニアとしてのキャリアをスタートされたんですよね？

そうですね。京都にあるIT企業にアプリケーションエンジニア兼データエンジニアとして入社しました。しばらくは機能開発業務の比重が高かったのですが、データ分析チームの立ち上げを任せていただき、データエンジニアリングとアナリスト業務に注力することになりました。

インターンメンバーの採用や育成を行いながら、データ基盤の構築やLooker環境の整備をした経験は今も活きています。

データ活用の文化が根付いた会社で知見を活かしたい

ーータイミーに出会うまでには、どのような経緯があったのでしょうか？

前職では、分析基盤をイチから作れた一方で「データを使う文化が根付いていない」という壁にぶつかってしまいました。個人的には分析基盤の構築だけでなく、長期的にデータを実務に活かすことが大切だと考えています。

私の力不足も多分にあるのですが、実務でデータを重要視してもらうのは言うほど簡単ではありませんでした。どうしても長年の経験則が優先されるシーンも多かったように感じます。

さまざまな取り組みを続ける中で「データ活用の文化がきちんと根付いている会社で働きたい」と転職を視野に入れていた時に出会ったのがタイミーでした。

ーーそうなると、入社の決め手は「タイミーのデータ活用文化」ということになるのでしょうか？

そうですね。役員クラスからメンバークラスまで「データをきちんと活用する意識がある」という点にすごく惹かれました。まさしくデータ活用の文化が根付いていると感じ、入社を決めましたね。

また、データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニアといったデータを扱うプロフェッショナルたちと一緒に働けるというのも大きかったです。お互いにプロとして意見交換できる環境であれば、より本質的な業務に集中できるだろうと感じました。

ーー前職ではデータエンジニアとして活躍されていましたが、タイミーにはアナリストとして入社されましたよね？

「何がなんでもこのポジションが良い」というこだわりはありませんでした。どちらかと言えば、エンジニアとしてもアナリストとしても活躍できたらいいなという気持ちでしたね。実際にアナリストでありながら、アナリティクスエンジニア的な動きもできています。

エンジニアの視点を活かした“理想”に近づくための取り組み

ーー現在のお仕事について教えてください。

個人的には「BIチームの価値の出し方」は二軸あると思っています。
深い洞察を得るための縦軸的な動きと、重要な指標がすぐに簡単に見られるようにする横軸的な動きです。

縦軸的な動きは、深い理解を得るために問題を追求し、詳細なデータ分析を行います。一方、横軸的な動きは、データを加工・変換し、閲覧環境を整備して、情報を効率的に伝えることができるようにします。

この二つのうち、私がとくに注力しているのは後者。データを用いた意思決定の正確性とスピードを向上させるために、データを整える役割を担っています。

ーーさまざまなプロジェクトに携わっていると思いますが、代表的な取り組みを教えてください。

現在、進めている取り組みの一つが「データモデリング」です。
誰もがデータを見れる状態を実現するためには、まずはアプリケーション用に作られたデータを分析用に整える必要があります。

従来通りのアプリケーション用に作られたデータを分析用に変換しないでそのまま使う方法だと、書くクエリが100行を超えることも普通です。書く量が多くなれば、当然ミスも発生しやすくなります。また、クエリを書くメンバーによって同じ指標でもブレた値が出力されるケースもどうしても起きてしまいます。

しかし、分析用にデータが整えられていれば、Lookerを用いて「誰でも」データを出力でき、100行を超えていたクエリを5行に収めることも可能です。

変換作業自体はdbtというツールでDimensionModelingというモデリング手法を採用して実施しており、一般にDWH層,DataMart層と呼ばれるデータ基盤内でのレイヤー作成を担当しています。

この取り組みの根底には「データアナリストが単純な出力作業に圧迫されることなく、より本質的な仕事に集中できるようにしたい」という思いがベースにあります。

「将来発生するであろう分析ニーズに対応するにはどんなテーブルがあったらいいか」「今の分析作業を効率化するにはどんなテーブルがあったらいいか」という視点を持てるメンバーが増えると、分析の幅とスピードも増えていきます。

そのため、僕以外のメンバーもデータモデリングができるようにアナリティクスエンジニアとして活躍できる仲間を増やしていく活動もしているんです。

ーーオコドンさんが担当しているビジネスアナリティクスユニットの業務では、とくにアナリティクスエンジニアの視点が活かされているとか？

決して「アナリティクスエンジニア＝ビジネスアナリティクスユニット」というわけではないのですが、相性は良いと思っています。

ビジネスサイドからのデータ出力の要望は、指標自体は単純なものが多いんです。ですが、同じKPIであったとしてもチームごとに若干条件が異なることもしばしば。チームやツールごとに異なる細かいドメイン知識をすべて把握し続けるのは不可能なので、ドメイン知識をコード定義する必要が出てきます。そういったケースでは、データモデリングが解決策として適していると感じています。

圧倒的なスピード感の中で新しい挑戦ができる

ーーオコドンさんが感じているタイミーの魅力を教えてください。

組織拡大のスピードが速いからこそ、さまざまな挑戦ができることは大きな魅力です。

通常の出力業務でもチームの増加や組織内のいくつものルール変更を踏まえて常に正しいデータを出せる状態にしたり、新しい機能が増えるたびに分析の示唆出しが発生したり。

一つひとつは単純な仕事でも、月単位でチームが増え続ける組織に対して「安定したデータを提供し続ける」ことはチャレンジングで、データモデリングで解決できる分野として面白いと感じています。

ーー京都からフルリモートで働かれていますが、環境面やコミュニケーション面はいかがですか？

何一つストレスなく過ごせていますね。データ統括部として「全国どこでも働けるチーム」を目指してくれているのもあり、基本的にはオンラインでさまざまなイベントが実施されています。リモートながら、高い仲間意識を持って仕事ができていますね。

また、在宅環境を整備できるリモートHQを利用し、昇降デスクやモニターを手に入れたことでデスク環境も充実しました。会社として働きやすさにも投資してくれるのはすごくありがたいです。

ーー今後の目標を教えてください。

プロジェクトごとにやるべきことは異なるのですが、直近の大目標は「Lookerで意思決定に必要なすべての情報を出せるようにすること」です。依頼者がBIチームに依頼することなく、わかりやすいデータを抽出できれば、レスポンスがあるまでのタイムロスを減らせます。

タイミーで働くメンバーの時間の節約ができるだけでも大きな価値になりますし、依頼者自らデータに触れることで新たな気づきが生まれるかもしれません。その状態に組織を導くために、Lookerを便利にするのと並行して布教活動も進めています。

また、最近では対話型AIが話題になっていますよね。あらためて「自分の専門性をどこに振るか」を考えさせられているところです。個人的には、AIに任せられる部分以外のより専門性の高いドメインを見つけて、お寺を継ぎながら何ができるかを追求していきたいですね。

ーー最後に、採用メッセージをお願いします！

タイミーのデータ統括部では、職種に捉われずに「データに関わる活動全般」に染み出していくことができます。
エンジニアで分析に興味を持っている方、アナリストでモデリングなど開発周りにも興味を持っている方にとっては面白い環境です。多様なキャリアを持つメンバーたちと一緒に学び、さらなるデータ活用を推進していただける方のご応募お待ちしています！

お話できることを楽しみにしています

ご興味を持っていただけた方はぜひカジュアル面談にお申し込みください。いますぐの転職を考えていなくても大丈夫です！
ぜひ、ざっくばらんにお話ししましょう。

（取材構成編集・文：Mamiko Kamiya）