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数年先の事業を見据えるデータ分析グループのお仕事【データエンジニア採用特別インタビュー!】

こんにちは!KMW リクルーティンググループ 星野です!
2021年5月、CEO室にデータ分析グループが発足しました。今回は、この部署が何をする部署か、データ分析グループが雑談している隙を狙って突撃取材をしてみました!!

↑こんな感じでたまーに雑談してます。

ちなみに時間がない方のために30秒でご紹介。

==== POINT!====

★データ分析グループは自社サービス「はたLuck」が取得している行動データを使って

  • 「はたLuck」の利用状況を自動的にレポートしている!
  • 店舗内のスタッフさんの関係や状況、貢献度を可視化している!
  • スタッフさんのやりがいを創出するための「はたLuck」信用経済圏化構想を計画している!

★データ分析グループはこんな人を仲間にしたい

  • 誰のためのデータか、なんのために集計するのかユーザーファーストで考えられる人!
  • 主体性があり、他部署との交渉時も二項対立ではなく最適解を提案することができる人!
  • プロダクトの理解や新しい言語に対する興味など学習意欲、向上心のある人!

★KMWのデータエンジニアだからこそできる特徴

  • toB,toC両方の性質を持ったデータを扱う!
  • 100万ID構想を見据えたデータ分析基盤の構築!
  • データに関することであればなんでもできる!

★開発環境や具体的な業務内容はこちらをご覧ください!

データエンジニア
経営直結/3年先を見据えたデータ活用を考え基盤構築を行うデータエンジニア
「働くことが幸せにつながれば、もっと楽しいサービスが生まれる」をモットーにRetail tech領域で挑戦を仕掛けるスタートアップベンチャーです!! 2017年3月に生まれたばかりの新しい会社ですが、ミッションに共感した各領域における専門人材がKMWに集まり、店舗サービス業を Retail Tech領域で革新していくための価値を創造し、提供しています。 ◆はたLuck®️とは(https://kmw.jp/#service) 小売・飲食・サービス業に特化した店舗に勤務する店長及びシフトワーカー向けに開発した店舗マネジメントツールです。 店舗サービスは『シフト』の時間概念で運営していることが多く、そのため従業員同士のコミュニケーションの低下、シフト作成の工数などの課題を多く抱えています。そのような課題を解決するため「はたLuck」は必要不可欠な業務管理に特化した特色の異なる様々な機能(チャット、業務報告、シフト作成、教育、評価)を1つのアプリに統合しシームレスに提供しています! 取引企業は誰もが入ったことのあるような大手小売流通や飲食業のリーディングカンパニー。ECサイトが勢いを増していますが、それでも「店舗がある」ことを強みにリアル店舗で働く人が提供する「付加価値」を強みにしたいチェーン企業に大注目されています。特にサービス業に特化しているので昨今話題のリアル店舗のDX化の大きな流れに乗り、「はたLuck®️」を全店で導入する企業様が増えています! そして、はたLuck®︎は社員だけではなくアルバイトの方にも活用いただいていることも特徴の一つ。導入企業が増えるごとにユーザーはこのアプリをプラットフォームとして活用することができるよう、価値を最大限に活かした業務改善以上のBtoCへの領域へ挑戦していきます! ▼はたLuck®️製品サイト https://hataluck.jp/
ナレッジ・マーチャントワークス株式会社

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<人物紹介>
トップ画像左より
佐藤:北海道出身の寒がり。ボードゲームと猫大好き。FPSもよくやるゲーマー。猫飼いたい。
鈴木:ギターとフェスが好き。コロナで行けてないけど飲み歩くのが好き。嫌いなものは甘酒。
田邊:マネージャー。第二の故郷は大阪。都会人。多趣味。フットサル、ダンス、映像制作、カメラ…
桑原:滋賀出身<琵琶湖があるところだよ)エレクトーンエンジョイ勢。海外ドラマ等動画視聴大好き。

以下、本編。

データを活用した店舗運営の基盤を作る

星野:雑談中お邪魔します!データ分析グループについて、これから入社する人やデータ分析グループに興味を持ってくれた候補者の方にレポートしたいので、色々教えてください!まず、KMWの分析グループって一言で言うと何をしている部署ですか?

田邊:了解です!その代わり、良い人たくさん採用してね(笑)データ分析グループはビジネスサイド2名、エンジニアサイド2名の合計4名が所属していて、「はたLuck」が取得しているデータの管理やレポートの作成、お客様から提供いただくデータ(売上・離職率など)と「はたLuck」のデータを掛け合わせた分析を行なっている部署です。

星野:そういえば、「はたLuck」って去年はお客様の利用状況をエクセルで集計してレポートしていましたよね。でも分析グループがすぐにGoogle Data Portalに置き換えてくれてカスタマーサクセスの皆さんが感激してたこと覚えてます。

田邊:そうそう。その頃はカスタマーサクセスが担当のお客様のデータを全てダウンロードしてエクセルで集計作業していて、お客様に定期的にメールとかで提供をしていたんだけど、それを自動化したことが一番最初のリリースだったかな。

このレポートを使って集計作業を削減するだけではなく今までできていなかった集計もすぐにできるようになったので、データを使ってどのような店舗運営をすればいいのかをお客様に提案することに注力できるようになりました。詳しくはこの記事をご覧ください。


星野:この取得している「はたLuck」のデータはもう自動的にお客様にレポートされているじゃないですか、他にどんなことをやってるんですか?

佐藤:「はたLuck」自体が常に進化していて、機能が増えたり、お客様のご要望も多様なんで、レポートもそれに合わせて集計する項目や集計方法を見直したりします。店舗やエリア単位だったり、ユーザー単位だったり、SVや店長やスタッフといったいろんな切り方があるので何が必要かを考えながら設計しています。あと、一部機能のレポートについては実装したのですが、ゆくゆくはディベロップグループ側で開発している「はたLuck」の管理画面と連携してそっちに載せられるようにしたいんですよね。

星野:確かに、この前一部のレポートが管理画面に搭載されてお客様すごく喜んでましたね!これもデータ分析グループはただデータを集めるだけではなくて、管理画面への搭載なども担当しているんですね。

「はたLuck」をどのように使えば効果が出るか、データから再現性を発見する

鈴木:あとは、実際のお客様の売り上げのデータと「はたLuck」の活用データを掛け合わせて相関があるかどうかを見たり、企業によってはこのくらいの投稿数やコメント数があると相関が出るとわかったり、投稿された内容の自然言語を分析して、質の良いとされる投稿はどういう内容なのかを見たりしています。

星野:これは面白いですね!これまで売上がいい店舗や離職率が低い店舗が店舗運営で何をやっていたかわからなかったけれど、「はたLuck」のデータを分析することによってどういう行動が結果につながっているのかがわかるんですね!

鈴木:そうっすね!それこそが店舗のスタッフの行動データを分析する価値かなと思っています。あとは、このデータを使って、店舗の関係性や業務指示がどのようにされているのかも分析をしています。リーダー候補を抽出したり、退職しそうなスタッフを抽出したりもできるのでこれまで見えていなかったスタッフさんの働き方にもスポットライトを当てられるような分析をしています。

これらのデータ活用の全てを支えるデータエンジニア

星野:でも説明してもらったいろいろな分析は、正確なデータを取得しているからこそできるもので、間違ったデータを引っ張ってきたら全然意味のないものになっちゃいますよね。しかも、さまざまな機能がある「はたLuck」なのでデータの量も膨大だと思うんですけれど、これらをを支えているデータ基盤ってすごく重要ですよね。

桑原:そうですね。今はGCPのBigQueryを使って分析基盤を構築しています。「はたLuck」のプロダクト側で持っているFirestoreやMySQLのデータを持ってきているんですけど、来年から「はたLuck」のプロダクトの基盤が大きくリプレイスされることが計画されているので、これからまたディベロップグループと打ち合わせを重ねながらどうやってどのデータをどのように取ってくるのかを検討し直さないといけないんですよね。まだまだ分析基盤構築はやらなければいけないことがあるので、これまでバックエンドや分析の基盤構築をご経験されていて、一緒にやっていただけるエンジニアさんにぜひ入ってほしいです!

そして分析グループの中で始まる基盤の話。
以下に開発環境をまとめておきます!

■開発環境
・言語:Python 3.7〜3.9、SQL(BigQuery上のデータ操作)
・プロダクトの利用サービス:
  Google Cloud Platform(Firestore、BigQuery等)、Aireflow、Googleドライブ
・ソースコード管理:GitHub
・プロジェクト管理:Backlog
・ドキュメント管理:Backlog Wikiなど
・社内チャット:Slack、Zoomなど

KMWのデータエンジニアの魅力とは?

星野:データエンジニアって多分会社によって結構定義が違うかなと思うのですがKMWのデータエンジニアが関わる領域ってどのあたりですか?

桑原:そうですね、一言で言うとデータに関することならなんでも!ですかね(笑)基本的にやる業務はデータの分析基盤の構築です。ただ、お客様にデータを使った価値を提供できるかをポリシーにしているので「データ分析グループだから触るのはここまで」という線引きはしていません。

さっき佐藤くんが言ってくれたように、はたLuckの管理画面にデータの一部の閲覧機能をつけた開発もディベロップに任せるというよりはちょうど分析グループに技術セットが整っていたのでこちらで開発をしました。逆に言うとデータを使った価値提供のためにやりたいことならそういう開発もできます。プロダクト開発業ができなければいけないというわけではないですが、もし必要だと思うなら挑戦してもらえればなと思います。

星野:元々桑原さんも佐藤さんもディベロップメントグループではたLuckプロダクトの開発にも携わっていましたもんね!データ分析グループが扱うデータはどんな特徴があるんですか?

桑原:toB,toC両方の性質を持っているところが結構特徴的だなと思っています。お客様の特性上、店舗内で働くスタッフさんが見たいものと企業の本部で働く人が見たいものは違うのでレポートする時もデータを取得するときも、1スタッフ(ボトムアップ)の視点と1企業(トップダウン)の視点。今は誰目線か? というのを意識して使い分けるようにしています。

星野:確かに、「全社ーエリアー店舗」という空間の考え方だったり「SVー店長ーアルバイト」と言う縦の繋がりの考えだったり組み合わせによっても色々見たいものは変わりますよね。

桑原:そうそう。データは分野によって結構データの性質が違ってくるので同じことをしているようで最適解は全く違ってくるのが根底にあると思ってます。なので参考にするべき型があるわけではないので、かなりエンジニアとしての実力を問われる気がしますね。


星野:今、はたLuckのプロダクトの方でも新基盤の構築など大きな動きがありますが、今後のデータ分析グループはどんな動きがありそうですか?

桑原:プロダクト側で行われているのが100万IDを想定とした基盤再構築なのでデータ分析グループも当然今後100万IDのデータに耐えられるデータ分析基盤を構築しなければいけません。100万を母数とするニーズに応えることと同時に100万をターゲットとした際のシーズを考えて行かなければなと思っています。

スタッフの働きがいを創出して人々のこころが満たされる社会の実現へ

星野:「はたLuck」の今後の事業展開に、働いているスタッフ一人ひとりに対して働きぶりや頑張りに応じて「信用スコア」とか「はたLuckポイント(仮)」を付与してクーポンや求人マッチングに還元するっていう構想があるじゃないですか、これどうやって働きぶりを数値化するのかなと思っているんですけどそれも分析グループが考えるんですか?

田邊:そうですね!まさに分析グループは未来の「はたLuck」を創る部署だと思っています。具体的にどのようにやるのかと言うのはちょうど検討をしているところですが、着々と構想はできてきていますよ!時給で働いている方々は「頑張った1時間」も「頑張らない1時間」も同じお給料になってしまいますが、信用スコアを作ることによって今まで見えなかった「働きぶり」や「貢献度」を還元できる仕組みを作りたいと思っています。

星野:会社の事業計画を踏まえて検討しないといけない部署ですね。

田邊:だからこそ、データ分析グループは3年先、5年先を見据えたデータ活用を考えていかなければいけないと思っているんです。なんのためのデータなのか、誰のためのデータなのかこれを常に考えてデータに価値を付与できるエンジニアさんと一緒に働きたいですね!

桑原:あとは、色んなものに興味ある人、数値を眺めるのが好きな人と一緒に仕事をするのは楽しいですね!データはプロダクトの鏡で、過去・現在・未来の全てがここにあるといっても過言ではないんじゃないかな。と。だからスキルを身につけたいですと言うよりはデータを使って一緒にプロダクトや会社を成長させていきたいと言う人の方が合ってるかなと思います。

これからはまさにデータの時代だなと思っています。データエンジニリングを始めるなら今が一番いい時期なのは間違いないので、バックエンドとか2〜3年くらいやられてたことがある方でちょっとデータ興味ありますという人がいましたら是非勧誘したいですね(笑)

データ分析グループで働くをイメージする

星野:最後にデータ分析グループで働いたらどんな雰囲気なのかなーというイメージをお伺いしたいです!

田邊:毎週1日集まって顔を合わせたミーティングをしているので、視界や価値観はチーム内で常に共有できている状態です。その上で、意見はメンバーからも結構出ますし、通りやすいのではと思います。

鈴木:ですね!ビジネスサイドからするとエンジニア視点がわからないのでよく聞いたり、逆にエンジニアの2人から現場のこととかビジネスサイドが見ている視界を質問されたりしているのでフラットに議論して意見を出して実行してます。

桑原:挑戦しやすいのもポイントだなーと思いますよ!リスクがあってもリターンがあればやると決断をしますし、その上でリスク抑制のためにできることをみんなで考えます。だから、技術でできないからやらない。ビジネス的に難しいからやらない。というできないことを探すのではなくて、やると決めてからリスクを抑制するためにできることを考えてます。

星野:ありがとうございます!あとは、CEO室なので社長直轄組織として全部署を横断的にまとめているのは外から見てても特徴的だなーと思いますね!インタビューありがとうございました!

KMWではデータ分析基盤構築を担当するデータエンジニアを募集しています!KMWのデータ分析グループについてこちらのストーリーが少しでも興味を持っていただけるきっかけになりましたら幸いです!

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