この記事はSchoo Advent Calendar2025の9日目の記事です！
こんにちは、Aoiです！
株式会社Schooの動画コンテンツ制作部署に所属しています。制作に関わるプロが多い組織の中で、一風変わった立場で働いています。職務は「オペレーション企画」です。動画コンテンツの戦略立案から制作プロセスに至る業務遂行を、データ分析と自動化によって最も効率的かつ事業の成長に対応できる状態に設計し、その変革を実現するのが私の責務です。本記事では非テック専門職がデータと向き合ったミニストーリーをお届けします。
入社後に対峙した大きな壁
私は2025年4月に入社しました。「さーて、試用期間も無事乗り越え、これから成果を出すぞ」というところで不思議な感覚にとらわれます。「欲しいデータがないようだけど、あるような……」なんだか空を打つような体験が続きます。
原因からズバっと言います。それは直近所属していた会社のデータ環境のUI（ユーザーインターフェース）が内製だったこと！ 何が問題か？ それは私の中で一般語と社内用語の線引きがあいまいで、一般語として理解していたことが実は社内用語のニュアンスも含んでいたことです。
例えば「データカタログ」という言葉。今までの私にとっては「データテーブル情報がまとまった専用の社内ポータルサイト」。そうするとSchooにデータカタログはないってことになる。でも「各テーブルのスキーマ情報が閲覧できる場所」なら、Google Cloud Platform（GCP：Googleが提供するクラウドコンピューティングサービス群）がある。うまく伝えられない、読み取れないが重なって、私がGoogle Cloud Platformと出会うのは入社から半年くらい経ってからでした。
テック専門職ならばオンボーディング時に必須で通ったかもしれない。でも非テック専門なら必ずしも業務で関わるとは限らないから、言葉をキーに探すことになる。キーを得ると壁がドアになり、その向こう側に行ける。この体験をしました。
「データマート」という言葉との出会い
振り返ると私にとって大きなキーワードがありました。それは「データマート」。どうやって巡り合ったのか？ それは、部署内外のたくさんのみなさんとの1on1やランチを通した情報吸収の積み重ねの先にありました。この旅路の途中で、どんな立場の人も新参者の私の目線に合わせて話してくださりました。大変感謝です。
最終的に、社内のデータエンジニアの方と継続的にコミュニケーションできる接点を持つことができました。ここで私の学習曲線はうなぎのぼりです。同じ状況になった人が使えるよう社内ナレッジベース資料のβ版を作るというアウトプットも同時に行いながら、社内環境知識の定着を私の頭の中で図っていきました。
この過程で「データマート」という言葉がエンジニアの方から出ます。その後すぐ私は自分の言葉で教えてもらったことを資料に書きます。
「生データを整理、集計したもの。BIツール（データ分析・可視化に使うツール）表示などの目的に応じて予めデータマートの形にするとクエリ（データベースへの問い合わせ）料金や時間の負荷を抑えることができる。」
なんでキーワードだったかのか？ それは私が業務実施に必要な分析や自動化に必要なデータが使いやすい粒度で蓄積されているデータベースのことだったから！ 要件伝えるときに、「A分野の分析で使えるデータマートありますか？」とか「この列がそろったデータマートがあると、自動で出力したデータを基準として作業を自動化できるのですが作成には時間がかかりますか？」が近道だったのです！ （大きなブレイクスルーでした！）
さて正式に「データマート」とは？
こちらで分かりやすく説明されています！
定期レポートを出したい場合、データマートがあれば必要分だけスマートに出せ、すぐにチームで現在地確認とアクションプランを立てられるわけです。
なぜ「データマート」を知らないままだったのか？
それは「部門データマート」という言葉にヒントがありそうです。一元データ蓄積場所であるデータレイク（加工前の生データをそのまま大量に蓄積する場所）から切り出して初めて「データマート」になる。特定部門で使用するデータということで、Big Query（GCPで使われる、大規模なデータ分析に特化したデータウェアハウス）では「部門データマート」と呼ばれています。
一方で前職はどうだったか？ 今振り返って思うのが2つ。まずはBig Queryの記事で紹介されている「部門のデータレイク、中央データウェアハウス（分析しやすいように構造化されたデータを長期保存する場所）」を採用していたんじゃないかということ。これは、全体から切り出す形でなく、領域別データを全体に集約する形。Schooとは異なる形です。次に、私が自律的にSQLでデータ取得などするようになった時点で、所属テック企業は創業から30年近く経っており、必要なデータについては整備が完了状態だったかもしれないこと。言い換えると、特に「データマート」と呼ぶ必要がなく「データテーブル」という汎用名で業務が進む状態につながっていたかもしれません。そんなこんなで、私はSchooでのデータエンジニア担当の方との会話を通じて「データマート」という言葉を使えるようになり、無事レベルアップしたのでした！
これ、もしかして転職あるあるじゃない？
実はオンボーディング期、社内であるSchoo授業を営業系の組織の方々と一緒に見る機会がありました。それがこちら！
※本記事で紹介しているSchoo動画は、Schooプレミアムサービス登録後、プレミアム会員になると視聴できます。
紹介したい部分をピンポイントで視聴できるリンクも下記に掲載します。
プレミアム会員の方は、こちらからピンポイントに視聴できます。
▼▼▼【クリップ機能により33:17~~の該当部分から見れます】▼▼▼
イノベーション文脈で中途採用人材を「氷の国の勇者」としたときに『「火の国」でもすぐ活躍できるか？』という例で考えを深めています。私は「氷の国からやってきた勇者」で、Schooという「火の国」での戦い方を身に着けている途中だったのです。この授業内で「氷の国の勇者」の活躍条件として、周囲のサポートが挙げられています。（詳しいニュアンスはぜひ動画を見てくださいね。）・・・まさに！ お話する機会をくれたみなさんなしでは、ここまでこれなかったのです。
入社1年後を目指して
今私はまだまだ手探り状態。壁にぶつかってはブレイクスルーしての繰り返し。そして同時にとてもいい経験をさせてもらっています。今のところのキャリアの最終目標は確度高いインサイト（深層にある本質的な洞察や気付き）をデータから導き出し、公共分野の現場で働くみなさんが効力を感じながら、自分らしく働ける環境づくりをすること。一般職種を言うと、分析系のデータサイエンティスト（データを駆使し、ビジネス課題の解決や意思決定をサポートする専門職）になることです。ここを目指す上で、基礎構造をある程度理解していることは強みになる。さて年を超えて、桜が咲くころには所属1年になります。イノベーション分野の中途採用人材が社内の理解を経てようやく本格活躍できる頃。暖かい季節を夢見て、温かい社内のみなさんに支えてもらいながら、ほっこりした室内で仕事に向き合いながら、冬を越えて行きたいと思います。
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