勉強会:データ分析基盤Night #1に参加してきた
概要
発表
「リブセンスのデータ分析基盤の全貌」yusaku omasa(taise)
- ビーコンの活用か
- 無いとビジネス上困るからスタートしているので（あきらかなニーズがあるので）当然使われるシステムなったと言うのは良いな
- Cookieを最大限活用しているのがポイント
- 実装側がJavaScriptのコードを一行読み込めば良いと言う気軽さは良いな
「Rettyのデータ分析基盤について(仮)jp_taku2
- AthenaとBigQueryを主に活用して構築している
- 機械学習の基盤まで整っているので感じでより奥深いなーと思った
「Gunosyのデータ分析/ログ基盤の全容」atsushi morimoto
- 攻めの為のデータ基盤、守りの為のデータ基盤と言うような分類があった
- 守りの為のデータ基盤、タスクはなるべく自動化を図って人の手を介さないようにしている
- いかに多くの時間を攻めの為に使えるように回すかがポイント!!
- 完璧なログ設計は難しくて、どこかで差異が出てしまってそれをどこで(API？コンバーター？で)カバーするか？みたいな話はよく分かる…
- カバーすればするほど複雑性が出てしまい、後からjoinしたエンジニアに申し訳なくなるパターン
- デロリアンというオフラインテストはへーそこまでやるんだーと思った
- 過去ログからアルゴリズムを変更してAパターンだったらどのようなデータ抽出なるか、Bパターンだったらどのようなデータ抽出になるか等々
- これをもっと気軽にできるとproductの精度増しそう🤔
まとめ的なもの
- やっぱりみな頑張ってBigQueryに移行している感じだった
- 発表を聞かせてもらってもUIの為のデータ分析と言うのはABテストというものでひと括りになってしまってて、どちらかと言うとみなCVを上げるためのデータ分析基盤と言う印象が残った
- UIやUX改善に焦点を当てたデータ分析基盤、分析方法というのに興味を持ったし、色々考えていきたいなと思った💪🏽
- 事業インパクトがそれなりに大きいので、それぞれ専属チームで担当していた
- 1人とか2人とかでやれる業務範囲ではないなーと思った
- 逆に1人 or 2人でも出来るデータ分析基盤構築と分析といった感じのライトにできる事始め的な内容なら紹介出来るかもと思った😅
- お疲れ様でした👏🏽
