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ECにおけるデータベース構築と業務活用に至るまでの手順を考える

Last updated at Posted at 2018-09-02

ECモールの運営企業で働いてるが、今業務の中で『データ活用』が大きな問題となっている。既存のシステム構成では業務の様々な部分に大きなボトルネックを生んでいる。
理想的なデータベース構成を考える上で、以下の本を読みながら自分なりにイチからECモールにおけるデータベースの最適解を考えてみたいと思う。

※参照「データマネジメント業務改善の正攻法」

#データマネジメントについて
###定義

 「データを経営資源、あるいは組織の資産として設計・登録・更新・活用することと一連の行為をより安全にかつ効果的に実施するための一連の活動」

###目的

 「データ活用を通じて競争優位を実現すること

データを感覚的に捉えて使っているが、きちんと何の目的で使うべきなのかは考えておくべきだと改め感じた。 

#最初にやること
##Asis(現状)データの可視化

これは本当に大事だと直感でわかる。とにかく見えていない情報は多い。単純に必要なデータが足りていないというのもあるが、みんな勝手にデータを作ってはその場限りで、共有もしないし次への積み重ねもなく自由に保管・破棄している。

これでは正しい意思決定なぞできるはずもない。。。。社内の皆が持っているデータの集約・整理は非常に大事だ。

#実際の解決方法

実現手順を色々考えてみた。

##1. 社内データの集約
###1.1 社内データの現状 
今社内のデータは様々な方法でみんなよく言えば自由に悪く言えば全く統率されない形で管理されている。そもそも持ち方もフォーマットも自由だが、見たらこんな感じだった。
  ・Excel
  ・スプレッドシート
  ・Tableauサーバー
  ・Accessとか
  ・csv

###1.2 方法検討
これらをカバーできるのはやはり・・・Tableauしかない。**色々なタイプのデータ形式をインポートできるからだ。**Tableauでデータソースを作り定期更新されるようにして、元々のスプレッドシートやExcelの更新方法は変えないで運用する。
これしかないなと結論付ける。

###1.3 やってみた
集めてみたら思った通り滅茶苦茶笑。あと足りない情報も多い。不足情報が何なのか整理しておくことも重要だと改めて実感。データソース作成による基盤整理を進める上でこの辺の追加情報がちゃんと使えるように想定して作らないと駄目だなと思った。

##2. データソースの作成
###2.1 社内データの現状 
じゃあTableau Desktopで繋げてそのままデータソース化しようと思ったところ。。。まあ当然バラバラなので無理笑。ETL的なものがいる。

###2.2 Tableau Prepによるクリーニング
色々方法はエンジニアの人たちと相談したのだが、処理を作る上でまずお試しで状況を見たりする上でそこで登場するのがこれ。
データのクリーニングやディメンション整理及びフォーマットの合わせもソフトウェア側で容易に実施することができる。これでデータをある程度奇麗にすることができる。そしてデータソースを作ってTableauサーバーに上げて活用するという流れになる。
※実際業務はここまでしか実施できていない。。

##3. 可視化社内活用
###3.1 ダッシュボード(DB)要件定義
ここで社内で実際にどうやってデータ活用しているのかをヒアリングに入る。主にマーケティング部門・営業側(弊社はB(弊社) to B(店舗) to C(顧客)という図式)その他経営企画等の要望や用途を聞く。

###3.2 Tableau Desktopによるダッシュボード作成
皆が見れるダッシュボードを作る。そのうえで意識することは以下。

日々自己担当業務の状況を把握し、データによる意思決定ができること
 
大まかに言える範囲で実際に作っているものを挙げると

・経営状況DB
 全体もしくは各フィルタリングにより担当業務の関連流通・コスト・収益・費用対効果が見れるもの

・新規ユーザーDB
 モールにおける新規ユーザー獲得数及びパフォーマンス(次月RR(リターンレート)等)が追えること

※所感
これで思ったのがやはりTableauによるビュー化できるのが自分だけだと大変だなということ。今後これも追加してほしいとか色々な要望が現場から上がることも容易に想像できるのでチューニングも必須。
今社内ではTableauがちゃんと使えるのが自分だけなので、データスチュワードの育成とTableau社内教育も大事だなと痛切に感じる。
データガバナンスか。。。どうやって組織作りしていこうと悩む


一旦今回は手順だけ考えたが問題は多いため、各視点で色々データ構築を考え今後記事化していきたいと思う。
・MSMを考える
・データガバナンスの体制作り

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