SlideShare a Scribd company logo
1 of 63
Download to read offline
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
尾崎 弘宗
データの見える化で進める
データドリブンカンパニー
2017年9月8日
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
今日のテーマ
2
見える化の先
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
自己紹介
3
尾崎 弘宗
ヤフー株式会社
データ&サイエンスソリューション統括本部
経歴
〜2005年 某SIer会社(官公庁、金融系のデータベース設計、開発)
2005年〜 ヤフー株式会社入社(データベースプラットフォーム設計〜運用)
2014年〜 データ&サイエンスソリューション統括本部 (DMP、データマネージメント)
2016年〜 大阪オフィス勤務
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ヤフーのビッグデータ
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ヤフーのサービス
6
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ヤフーのユーザー
7
9104
725
3970
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ヤフーのデータ
8
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
マルチビッグデータ
9
GoogleYahoo! NETFLIX Quora
AOL PayPal ebay amazon
Gmail
yelp
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
新たなる挑戦
10
マルチビッグデータ
ドリブンカンパニーへ
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
例:タイムライン
11
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
例:ショッピング
12
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
例:広告
13
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
もっとデータ活用を
スケールしたい!
今後は?
14
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
阻害要因は?
15
他部署のサービスがどんなデータを
持っているのか分かってない
(データが多すぎて。。)
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データを見える化する
(ツール開発しよう)
解決策
16
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツール(イメージ)
17
○○が分かる ○△が分かる ○□が分かる ○×が分かる
△○が分かる △△が分かる △○が分かる △×が分かる
カテゴリから探す
データ一覧
データ名 サービス データ説明 データ項目 タグ
落札AB
データ
ヤフオク! ヤフオクでほげ
ほげ
落札日
落札品
タグ1
ホテル予約
CD情報
トラベル トラベルでほげ
ほげ
予約日
予約人数
タグ2
タグ3
ニュース
EFデータ
ニュース ニュースでほげ
ほげ
記事カテゴリ タグ1
データ詳細
データ名 落札ABデータ
データ説明 ヤフオクでほげほげ
タグ タグ1
ナレッジ ショッピングでほげほげの時のページ出し分けに使用
データ項目 名称 説明 型 長さ
rdate 落札日 落札した日時 DATE
rname 落札品 落札した品名 CHAR 200
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツール
目的と役割
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツールの目的
19
マルチビッグデータ活用の促進
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ活用の流れ
20
企画知る 活用
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
・どんなデータがあるの?
・このデータどこにあるの?
・使っていいデータなのか?
企画 活用
データ活用の課題
21
知る
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
・どんなデータがあるの?
・このデータどこにあるの?
・使っていいデータなのか?
データ活用の現状
22
企画知る 活用
活用アイデアを出し辛い 活用に繋がりにくい
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
知る
データ見える化ツールがあると
23
企画 活用
・どんなデータがあるか分かる
・データがどこにあるか分かる
・使っていいデータか分かる
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツールの役割
24
沢山の人に
データを知ってもらい、
活用アイデアを増やす
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
活用
活用数を増やすためには?
25
企画知る
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
企画を考える人を増やす
26
企画 活用知る
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
企画
データを知っている人を増やす
27
活用知る
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
企画
データ見える化ツールの範囲
28
活用知る
沢山の人に
データを伝え、企画を考えてもらうお手伝い
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツールの利用者
29
ビジネス(営業、企画職)、エンジニア全般
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ活用に必要なスキル
30
ビジネス
(business
problem
solving)
エンジニア
リング
(engineering)
サイエンス
(science)
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
現状のマルチビッグデータ活用者
31
ビジネス
(business
problem
solving)
エンジニア
リング
(engineering)
サイエンス
(science)
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ビジネス側も巻き込んで広げる
32
ビジネス
(business
problem
solving)
エンジニア
リング
(engineering)
サイエンス
(science)
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツール
33
ビジネス(営業、企画職)、エンジニア全般
データを知ってもらい、活用アイデアを増やす
マルチビッグデータ活用の促進
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
一言でいうと
34
みんなでデータを知り、
アイデアを出すためのツール
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ見える化ツール
課題と解決策
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
課題1
36
ビジネス(営業、企画職)の人にも
もっとデータを知ってもらうためには?
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
レストランのメニューを目指した
37 画像:aflo
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.38
料理を選ぶようにデータを選ぶ
レストランのメニュー
・料理名
・値段
・素材
・調理方法など
データ見える化ツール
・データ名
・データ項目
・データ説明
・活用事例など
データ詳細
データ名 落札ABデータ
データ説明 ヤフオクでほげほげ
タグ タグ1
ナレッジ ショッピングでほげほげの時のページ出し分けに使用
データ項目 名称 説明 型 長さ
rdate 落札日 落札した日時 DATE
rname 落札品 落札した品名 CHAR 200
画像:aflo
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.39
料理を選ぶようにデータを選ぶ
レストランのメニュー
・料理名
・値段
・素材
・調理方法など
データ見える化ツール
・データ名
・データ項目
・データ説明
・活用事例など
データ詳細
データ名 落札ABデータ
データ説明 ヤフオクでほげほげ
タグ タグ1
ナレッジ ショッピングでほげほげの時のページ出し分けに使用
データ項目 名称 説明 型 長さ
rdate 落札日 落札した日時 DATE
rname 落札品 落札した品名 CHAR 200
画像:aflo
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ツールで扱うデータ情報
40
ユーザーID 注文日時 商品名 単価 個数
100 2017/8/16 10:14 歯ブラシα 200 2
200 2017/8/18 21:14 石鹸ジュニア 500 4
300 2017/8/19 22:54 梅シャンプー 1000 1
注文データ
ID:100
ID:200
ID:300 データベース
例)ショッピングサイト
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ツールで扱うデータ情報
41
ユーザーID 注文日時 商品名 単価 個数
100 2017/8/16 10:14 歯ブラシα 200 2
200 2017/8/18 21:14 石鹸ジュニア 500 4
300 2017/8/19 22:54 梅シャンプー 1000 1
注文データ
ID:100
ID:200
ID:300 データベース
例)ショッピングサイト
データ名→
データ項目名→
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
ビジネス側の人に伝える工夫
42
・エンジニア用語の排除(可能な限り)
例)テーブル名→データ名
カラム、フィールド→データ項目
・データ名を分かりやすく修正
・データ説明を分かりやすく修正
・データを分かりやすくカテゴリ分け
例)○○が分かるデータ
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
課題2
43
膨大なデータ情報をどうやって集めるのか?
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
膨大な種類のデータ
44
DWH
1.7PB
RDB
1,000dbs
KVS
2,000nodes
Object Storage
1,500nodes 非構造化データ
構造化+非構造化+半構造化データHadoop
7,000nodes
※2017年1月時点
構造化データ
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
膨大なデータ項目
45
DWH
1.7PB
RDB
1,000dbs
KVS
2,000nodes
Object Storage
1,500nodes 非構造化データ
構造化+非構造化+半構造化データHadoop
7,000nodes
※2017年1月時点
推定
テーブル数:約23,000
カラム数:約320,000
構造化データ
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
収集するデータ情報種類
46
Layer1 テクニカルメタデータ
データアクセスするために必要な情報
☆データ所在地
☆データ構造(データ名、データ項目)
Layer2 ビジネスメタデータ
データの意味を理解するために必要な情報
・データ名称、データ項目説明
・データ内容説明
Layer3 マルチユースメタデータ
データ取得目的とは別の用途、他部門で利用するために必要な情報
・データオーナー部署
・問い合わせ先
・セキュリティ区分
☆データ量
☆データ品質
・活用knowledge
・データ分類、タグ
・活用時の注意点
・活用範囲
・SLA
☆=機械的に収集が可能な情報
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
活用までのコストと収集コスト
47
Layer1 テクニカルメタデータ
データアクセスするために必要な情報
☆データ所在地
☆データ構造(データ名、データ項目)
Layer2 ビジネスメタデータ
データの意味を理解するために必要な情報
・データ名称、データ項目説明
・データ内容説明
Layer3 マルチユースメタデータ
データ取得目的とは別の用途、他部門で利用するために必要な情報
・データオーナー部署
・問い合わせ先
・セキュリティ区分
☆データ量
☆データ品質
・活用knowledge
・データ分類、タグ
・活用時の注意点
・活用範囲
・SLA
☆=機械的に収集が可能な情報
小
大
活用までの
コスト
小
大
情報収集の
コスト
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ情報収集のコストパフォーマンス
48
他部署サービスでも
活用が可能なデータ
他部署サービスでは
活用が難しいデータ
全てのデータに対して
詳細な説明まで記載するのは
コストに見合わない
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
価値の高いデータから収集
49
ヤフーの重要なデータ項目を定義、周知
該当するデータから収集
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
課題3
50
どんな情報があれば
活用アイデアに繋がるのか?
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
活用アイデア出しの例
(データドリブン)
51
データ例)ホテル予約サイト
データ名:宿泊者情報
説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報
アイデア例)ショッピングで子供用品をオススメする
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
活用アイデア出しのステップ
(データドリブン)
52
データ例)ホテル予約サイト
データ名:宿泊者情報
説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報
アイデア例)ショッピングで子供用品をオススメする
子供の人数を入力した人は子供がいる親だろう
コンテキスト
リーディング
例)大人2人、子供1人
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
コンテキストを読んだタグ付け
(データドリブン)
53
データ例)ホテル予約サイト
データ名:宿泊者情報
説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報
タグ:子供がいる親か分かるデータ
アイデア例)ショッピングで子供用品をオススメする
コンテキストリーディング
のステップを省略
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
活用アイデア出しの例
(課題ドリブン)
54
データ例)ホテル予約サイト
データ名:宿泊者情報
説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報
課題例)ショッピングで子供用品をオススメしたい
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
活用アイデア出しのステップ
(課題ドリブン)
55
データ例)ホテル予約サイト
データ名:宿泊者情報
説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報
課題例)ショッピングで子供用品をオススメしたい
子供の人数を入力した人は子供がいる親だろう
コンテキスト
リーディング
例)大人2人、子供1人
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
コンテキストを読んだタグ付け
(課題ドリブン)
56
データ例)ホテル予約サイト
データ名:宿泊者情報
説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報
タグ:子供がいる親か分かるデータ
課題例)ショッピングで子供用品をオススメしたい
コンテキストリーディング
のステップを省略
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
データ活用促進の
現状と今後
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
現状
58
・データ見える化ツールの社内リリース発表
・データ情報の収集方針の社内発表
(ヤフーの重要なデータ項目を定義、周知
して該当データから収集)
・説明会を実施
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
今後
59
・データ情報収集の促進
・データ情報登録の負担軽減
・キラーコンテンツ(データ)の作成
・データ活用アイデア出しのワークショップ
・アイデアを簡単に活用に繋げるスキーム作り
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
最後に
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.61
大阪オフィス紹介
現在
場所:大阪富国生命ビル(梅田)
社員数:約240名
・サービス開発エンジニア
・天気、災害、マッチングなど
・ビッグデータエンジニア
・サイエンス、データPF
・営業
・広告、ショッピング
10月から
大阪は2拠点体制に
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.62
大阪オフィス紹介
現在
場所:大阪富国生命ビル(梅田)
社員数:約240名
・サービス開発エンジニア
・天気、災害、マッチングなど
・ビッグデータエンジニア
・サイエンス、データPF
・営業
・広告、ショッピング
10月から
大阪は2拠点体制に
仲間を募集しています!
募集要項はこちら
https://about.yahoo.co.jp/hr/job-info/career/
Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
以上です

More Related Content

What's hot

C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi IshikawaC34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi IshikawaInsight Technology, Inc.
 
リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介
リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介
リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介Recruit Technologies
 
第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類
第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類
第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類shinhiguchi
 
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのかTechon Organization
 
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組みリクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組みRecruit Technologies
 
Microsoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えよう
Microsoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えようMicrosoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えよう
Microsoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えようAi Hirano
 
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)Yosuke Katsuki
 
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
Tableau Map Hands-on Guide
Tableau Map Hands-on GuideTableau Map Hands-on Guide
Tableau Map Hands-on GuideRyusuke Ashiya
 
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたグラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたCData Software Japan
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
Snowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語る
Snowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語るSnowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語る
Snowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語るRyota Shibuya
 
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...Google Cloud Platform - Japan
 
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ@yuzutas0 Yokoyama
 
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれからcyberagent
 
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方Shohei Hido
 
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版) データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版) Satoshi Nagayasu
 

What's hot (20)

C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi IshikawaC34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
 
リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介
リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介
リクルートのビッグデータ活用基盤とビッグデータ活用のためのメタデータ管理Webのご紹介
 
第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類
第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類
第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類
 
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
 
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
 
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組みリクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
リクルートのビッグデータ活用基盤とデータ活用に向けた取組み
 
Microsoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えよう
Microsoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えようMicrosoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えよう
Microsoft 365 を使い、よりよい業務環境の在り方と仕事への向き合い方を考えよう
 
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)
 
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
 
Tableau Map Hands-on Guide
Tableau Map Hands-on GuideTableau Map Hands-on Guide
Tableau Map Hands-on Guide
 
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたグラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
 
Snowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語る
Snowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語るSnowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語る
Snowflakeって実際どうなの?数多のDBを使い倒した猛者が語る
 
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
DeNA のデータ活用を支える BigQuery データの民主化とガバナンス強化の軌跡 | Google Cloud INSIDE Games & App...
 
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ
 
各種データベースの特徴とパフォーマンス比較
各種データベースの特徴とパフォーマンス比較各種データベースの特徴とパフォーマンス比較
各種データベースの特徴とパフォーマンス比較
 
推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから推薦アルゴリズムの今までとこれから
推薦アルゴリズムの今までとこれから
 
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方
 
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版) データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
 
オラクルのHadoopソリューションご紹介
オラクルのHadoopソリューションご紹介オラクルのHadoopソリューションご紹介
オラクルのHadoopソリューションご紹介
 

Similar to データの見える化で進めるデータドリブンカンパニー #devsumiC

データテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試み
データテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試みデータテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試み
データテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試みYahoo!デベロッパーネットワーク
 
Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望
Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望
Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
CIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov Tech
CIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov TechCIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov Tech
CIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov TechMasaki Takeda
 
避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題
避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題
避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題kurikiyo
 
Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①
Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①
Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
大規模インフラで考える インフラチームの未来
大規模インフラで考える インフラチームの未来大規模インフラで考える インフラチームの未来
大規模インフラで考える インフラチームの未来Masayuki Ueda
 
プランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンド
プランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンドプランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンド
プランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンドYahoo!デベロッパーネットワーク
 
SHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせます
SHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせますSHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせます
SHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせますNanae Matsushima
 
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)Ryusuke Ashiya
 
JapanTaxiが保有するデータとデータ分析について
JapanTaxiが保有するデータとデータ分析についてJapanTaxiが保有するデータとデータ分析について
JapanTaxiが保有するデータとデータ分析についてMasatoshi Ida
 
DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法
DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法
DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法Satoru Yamamoto
 
【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方
【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方
【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方uhuru_jp
 
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】Tetsuya Yoshida
 
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例Ridge-i
 
Classmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンス
Classmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンスClassmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンス
Classmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンスTakeo Hirakawa
 
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Beginner must-see! A future that can be opened by learning HadoopBeginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Beginner must-see! A future that can be opened by learning HadoopDataWorks Summit
 

Similar to データの見える化で進めるデータドリブンカンパニー #devsumiC (20)

データテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試み
データテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試みデータテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試み
データテクノロジースペシャル:Yahoo! JAPANにおけるメタデータ管理の試み
 
Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望
Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望
Yahoo!プロモーション広告のビックデータ基盤を支える技術と今後の展望
 
広告における機械学習の適用例とシステムについて
広告における機械学習の適用例とシステムについて広告における機械学習の適用例とシステムについて
広告における機械学習の適用例とシステムについて
 
CIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov Tech
CIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov TechCIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov Tech
CIVIC TECH FORUM_20170325 Local Gov Tech
 
避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題
避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題
避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題
 
Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①
Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①
Yahoo! JAPAN MeetUp #8 (インフラ技術カンファレンス)セッション①
 
大規模インフラで考える インフラチームの未来
大規模インフラで考える インフラチームの未来大規模インフラで考える インフラチームの未来
大規模インフラで考える インフラチームの未来
 
プランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンド
プランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンドプランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンド
プランニングツールにおけるインタラクティブな可視化を支えるバックエンド
 
SHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせます
SHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせますSHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせます
SHANON Marketing Conference 2017_シャノンも選んだTableauがあなたの会社のデータを語らせます
 
YJTC18 D-7 Yahoo!ショッピングのサービスデータ活用事例
YJTC18 D-7 Yahoo!ショッピングのサービスデータ活用事例YJTC18 D-7 Yahoo!ショッピングのサービスデータ活用事例
YJTC18 D-7 Yahoo!ショッピングのサービスデータ活用事例
 
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
分析のモダナイズへのヒント:データ価値を最大化するビジュアル分析とエンタープライズ組織への展開 - 経営課題解決シンポジウム (2018/09/28)
 
JapanTaxiが保有するデータとデータ分析について
JapanTaxiが保有するデータとデータ分析についてJapanTaxiが保有するデータとデータ分析について
JapanTaxiが保有するデータとデータ分析について
 
DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法
DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法
DMPを用いたデータドリブンLPOによる最適コミュニケーションの発見方法
 
【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方
【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方
【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方
 
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
 
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
[Ridge-i] Deep Learning Lab - ディープラーニング 導入の課題と実例
 
Classmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンス
Classmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンスClassmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンス
Classmethod共催IT部門向け Tableauを活用した全社レベルのデータ民主化とガバナンス
 
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
 
kukai: 省エネ世界2位のディープラーニング・スパコン
kukai: 省エネ世界2位のディープラーニング・スパコンkukai: 省エネ世界2位のディープラーニング・スパコン
kukai: 省エネ世界2位のディープラーニング・スパコン
 
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Beginner must-see! A future that can be opened by learning HadoopBeginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
 

More from Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか
ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるかヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか
ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるかYahoo!デベロッパーネットワーク
 
データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2
データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2
データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
ヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtc
ヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtcヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtc
ヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 
Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc
Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtcYahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc
Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtc
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtcヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtc
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 
新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc
新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc
新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 
PC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtc
PC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtcPC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtc
PC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 
モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc
モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtcモブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc
モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 
ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc
ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtcユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc
ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtcYahoo!デベロッパーネットワーク
 

More from Yahoo!デベロッパーネットワーク (20)

ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習ゼロから始める転移学習
ゼロから始める転移学習
 
継続的なモデルモニタリングを実現するKubernetes Operator
継続的なモデルモニタリングを実現するKubernetes Operator継続的なモデルモニタリングを実現するKubernetes Operator
継続的なモデルモニタリングを実現するKubernetes Operator
 
ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか
ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるかヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか
ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか
 
オンプレML基盤on Kubernetes パネルディスカッション
オンプレML基盤on Kubernetes パネルディスカッションオンプレML基盤on Kubernetes パネルディスカッション
オンプレML基盤on Kubernetes パネルディスカッション
 
LakeTahoe
LakeTahoeLakeTahoe
LakeTahoe
 
オンプレML基盤on Kubernetes 〜Yahoo! JAPAN AIPF〜
オンプレML基盤on Kubernetes 〜Yahoo! JAPAN AIPF〜オンプレML基盤on Kubernetes 〜Yahoo! JAPAN AIPF〜
オンプレML基盤on Kubernetes 〜Yahoo! JAPAN AIPF〜
 
Persistent-memory-native Database High-availability Feature
Persistent-memory-native Database High-availability FeaturePersistent-memory-native Database High-availability Feature
Persistent-memory-native Database High-availability Feature
 
データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2
データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2
データの価値を最大化させるためのデザイン~データビジュアライゼーションの方法~ #devsumi 17-E-2
 
eコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtc
eコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtceコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtc
eコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtc
 
ヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtc
ヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtcヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtc
ヤフーを支えるセキュリティ ~サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは~ #yjtc
 
Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc
Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtcYahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc
Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc
 
ビッグデータから人々のムードを捉える #yjtc
ビッグデータから人々のムードを捉える #yjtcビッグデータから人々のムードを捉える #yjtc
ビッグデータから人々のムードを捉える #yjtc
 
サイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtc
サイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtcサイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtc
サイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtc
 
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtc
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtcヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtc
ヤフーのAIプラットフォーム紹介 ~AIテックカンパニーを支えるデータ基盤~ #yjtc
 
Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022 Day2 Keynote #yjtc
Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022 Day2 Keynote #yjtcYahoo! JAPAN Tech Conference 2022 Day2 Keynote #yjtc
Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022 Day2 Keynote #yjtc
 
新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc
新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc
新技術を使った次世代の商品の見せ方 ~ヤフオク!のマルチビュー機能~ #yjtc
 
PC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtc
PC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtcPC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtc
PC版Yahoo!メールリニューアル ~サービスのUI/UX統合と改善プロセス~ #yjtc
 
モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc
モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtcモブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc
モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc
 
「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 #yjtc
「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 #yjtc「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 #yjtc
「新しいおうち探し」のためのAIアシスト検索 #yjtc
 
ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc
ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtcユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc
ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc
 

Recently uploaded

論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)Hiroki Ichikura
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 

Recently uploaded (10)

論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 

データの見える化で進めるデータドリブンカンパニー #devsumiC

  • 1. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 尾崎 弘宗 データの見える化で進める データドリブンカンパニー 2017年9月8日
  • 2. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 今日のテーマ 2 見える化の先
  • 3. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 自己紹介 3 尾崎 弘宗 ヤフー株式会社 データ&サイエンスソリューション統括本部 経歴 〜2005年 某SIer会社(官公庁、金融系のデータベース設計、開発) 2005年〜 ヤフー株式会社入社(データベースプラットフォーム設計〜運用) 2014年〜 データ&サイエンスソリューション統括本部 (DMP、データマネージメント) 2016年〜 大阪オフィス勤務
  • 4. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.
  • 5. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ヤフーのビッグデータ
  • 6. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ヤフーのサービス 6
  • 7. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ヤフーのユーザー 7 9104 725 3970
  • 8. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ヤフーのデータ 8
  • 9. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. マルチビッグデータ 9 GoogleYahoo! NETFLIX Quora AOL PayPal ebay amazon Gmail yelp
  • 10. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 新たなる挑戦 10 マルチビッグデータ ドリブンカンパニーへ
  • 11. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 例:タイムライン 11
  • 12. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 例:ショッピング 12
  • 13. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 例:広告 13
  • 14. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. もっとデータ活用を スケールしたい! 今後は? 14
  • 15. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 阻害要因は? 15 他部署のサービスがどんなデータを 持っているのか分かってない (データが多すぎて。。)
  • 16. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データを見える化する (ツール開発しよう) 解決策 16
  • 17. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツール(イメージ) 17 ○○が分かる ○△が分かる ○□が分かる ○×が分かる △○が分かる △△が分かる △○が分かる △×が分かる カテゴリから探す データ一覧 データ名 サービス データ説明 データ項目 タグ 落札AB データ ヤフオク! ヤフオクでほげ ほげ 落札日 落札品 タグ1 ホテル予約 CD情報 トラベル トラベルでほげ ほげ 予約日 予約人数 タグ2 タグ3 ニュース EFデータ ニュース ニュースでほげ ほげ 記事カテゴリ タグ1 データ詳細 データ名 落札ABデータ データ説明 ヤフオクでほげほげ タグ タグ1 ナレッジ ショッピングでほげほげの時のページ出し分けに使用 データ項目 名称 説明 型 長さ rdate 落札日 落札した日時 DATE rname 落札品 落札した品名 CHAR 200
  • 18. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツール 目的と役割
  • 19. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツールの目的 19 マルチビッグデータ活用の促進
  • 20. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ活用の流れ 20 企画知る 活用
  • 21. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ・どんなデータがあるの? ・このデータどこにあるの? ・使っていいデータなのか? 企画 活用 データ活用の課題 21 知る
  • 22. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ・どんなデータがあるの? ・このデータどこにあるの? ・使っていいデータなのか? データ活用の現状 22 企画知る 活用 活用アイデアを出し辛い 活用に繋がりにくい
  • 23. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 知る データ見える化ツールがあると 23 企画 活用 ・どんなデータがあるか分かる ・データがどこにあるか分かる ・使っていいデータか分かる
  • 24. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツールの役割 24 沢山の人に データを知ってもらい、 活用アイデアを増やす
  • 25. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 活用 活用数を増やすためには? 25 企画知る
  • 26. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 企画を考える人を増やす 26 企画 活用知る
  • 27. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 企画 データを知っている人を増やす 27 活用知る
  • 28. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 企画 データ見える化ツールの範囲 28 活用知る 沢山の人に データを伝え、企画を考えてもらうお手伝い
  • 29. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツールの利用者 29 ビジネス(営業、企画職)、エンジニア全般
  • 30. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ活用に必要なスキル 30 ビジネス (business problem solving) エンジニア リング (engineering) サイエンス (science)
  • 31. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 現状のマルチビッグデータ活用者 31 ビジネス (business problem solving) エンジニア リング (engineering) サイエンス (science)
  • 32. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ビジネス側も巻き込んで広げる 32 ビジネス (business problem solving) エンジニア リング (engineering) サイエンス (science)
  • 33. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツール 33 ビジネス(営業、企画職)、エンジニア全般 データを知ってもらい、活用アイデアを増やす マルチビッグデータ活用の促進
  • 34. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 一言でいうと 34 みんなでデータを知り、 アイデアを出すためのツール
  • 35. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ見える化ツール 課題と解決策
  • 36. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 課題1 36 ビジネス(営業、企画職)の人にも もっとデータを知ってもらうためには?
  • 37. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. レストランのメニューを目指した 37 画像:aflo
  • 38. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.38 料理を選ぶようにデータを選ぶ レストランのメニュー ・料理名 ・値段 ・素材 ・調理方法など データ見える化ツール ・データ名 ・データ項目 ・データ説明 ・活用事例など データ詳細 データ名 落札ABデータ データ説明 ヤフオクでほげほげ タグ タグ1 ナレッジ ショッピングでほげほげの時のページ出し分けに使用 データ項目 名称 説明 型 長さ rdate 落札日 落札した日時 DATE rname 落札品 落札した品名 CHAR 200 画像:aflo
  • 39. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.39 料理を選ぶようにデータを選ぶ レストランのメニュー ・料理名 ・値段 ・素材 ・調理方法など データ見える化ツール ・データ名 ・データ項目 ・データ説明 ・活用事例など データ詳細 データ名 落札ABデータ データ説明 ヤフオクでほげほげ タグ タグ1 ナレッジ ショッピングでほげほげの時のページ出し分けに使用 データ項目 名称 説明 型 長さ rdate 落札日 落札した日時 DATE rname 落札品 落札した品名 CHAR 200 画像:aflo
  • 40. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ツールで扱うデータ情報 40 ユーザーID 注文日時 商品名 単価 個数 100 2017/8/16 10:14 歯ブラシα 200 2 200 2017/8/18 21:14 石鹸ジュニア 500 4 300 2017/8/19 22:54 梅シャンプー 1000 1 注文データ ID:100 ID:200 ID:300 データベース 例)ショッピングサイト
  • 41. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ツールで扱うデータ情報 41 ユーザーID 注文日時 商品名 単価 個数 100 2017/8/16 10:14 歯ブラシα 200 2 200 2017/8/18 21:14 石鹸ジュニア 500 4 300 2017/8/19 22:54 梅シャンプー 1000 1 注文データ ID:100 ID:200 ID:300 データベース 例)ショッピングサイト データ名→ データ項目名→
  • 42. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. ビジネス側の人に伝える工夫 42 ・エンジニア用語の排除(可能な限り) 例)テーブル名→データ名 カラム、フィールド→データ項目 ・データ名を分かりやすく修正 ・データ説明を分かりやすく修正 ・データを分かりやすくカテゴリ分け 例)○○が分かるデータ
  • 43. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 課題2 43 膨大なデータ情報をどうやって集めるのか?
  • 44. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 膨大な種類のデータ 44 DWH 1.7PB RDB 1,000dbs KVS 2,000nodes Object Storage 1,500nodes 非構造化データ 構造化+非構造化+半構造化データHadoop 7,000nodes ※2017年1月時点 構造化データ
  • 45. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 膨大なデータ項目 45 DWH 1.7PB RDB 1,000dbs KVS 2,000nodes Object Storage 1,500nodes 非構造化データ 構造化+非構造化+半構造化データHadoop 7,000nodes ※2017年1月時点 推定 テーブル数:約23,000 カラム数:約320,000 構造化データ
  • 46. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 収集するデータ情報種類 46 Layer1 テクニカルメタデータ データアクセスするために必要な情報 ☆データ所在地 ☆データ構造(データ名、データ項目) Layer2 ビジネスメタデータ データの意味を理解するために必要な情報 ・データ名称、データ項目説明 ・データ内容説明 Layer3 マルチユースメタデータ データ取得目的とは別の用途、他部門で利用するために必要な情報 ・データオーナー部署 ・問い合わせ先 ・セキュリティ区分 ☆データ量 ☆データ品質 ・活用knowledge ・データ分類、タグ ・活用時の注意点 ・活用範囲 ・SLA ☆=機械的に収集が可能な情報
  • 47. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 活用までのコストと収集コスト 47 Layer1 テクニカルメタデータ データアクセスするために必要な情報 ☆データ所在地 ☆データ構造(データ名、データ項目) Layer2 ビジネスメタデータ データの意味を理解するために必要な情報 ・データ名称、データ項目説明 ・データ内容説明 Layer3 マルチユースメタデータ データ取得目的とは別の用途、他部門で利用するために必要な情報 ・データオーナー部署 ・問い合わせ先 ・セキュリティ区分 ☆データ量 ☆データ品質 ・活用knowledge ・データ分類、タグ ・活用時の注意点 ・活用範囲 ・SLA ☆=機械的に収集が可能な情報 小 大 活用までの コスト 小 大 情報収集の コスト
  • 48. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ情報収集のコストパフォーマンス 48 他部署サービスでも 活用が可能なデータ 他部署サービスでは 活用が難しいデータ 全てのデータに対して 詳細な説明まで記載するのは コストに見合わない
  • 49. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 価値の高いデータから収集 49 ヤフーの重要なデータ項目を定義、周知 該当するデータから収集
  • 50. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 課題3 50 どんな情報があれば 活用アイデアに繋がるのか?
  • 51. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 活用アイデア出しの例 (データドリブン) 51 データ例)ホテル予約サイト データ名:宿泊者情報 説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報 アイデア例)ショッピングで子供用品をオススメする
  • 52. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 活用アイデア出しのステップ (データドリブン) 52 データ例)ホテル予約サイト データ名:宿泊者情報 説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報 アイデア例)ショッピングで子供用品をオススメする 子供の人数を入力した人は子供がいる親だろう コンテキスト リーディング 例)大人2人、子供1人
  • 53. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. コンテキストを読んだタグ付け (データドリブン) 53 データ例)ホテル予約サイト データ名:宿泊者情報 説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報 タグ:子供がいる親か分かるデータ アイデア例)ショッピングで子供用品をオススメする コンテキストリーディング のステップを省略
  • 54. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 活用アイデア出しの例 (課題ドリブン) 54 データ例)ホテル予約サイト データ名:宿泊者情報 説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報 課題例)ショッピングで子供用品をオススメしたい
  • 55. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 活用アイデア出しのステップ (課題ドリブン) 55 データ例)ホテル予約サイト データ名:宿泊者情報 説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報 課題例)ショッピングで子供用品をオススメしたい 子供の人数を入力した人は子供がいる親だろう コンテキスト リーディング 例)大人2人、子供1人
  • 56. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. コンテキストを読んだタグ付け (課題ドリブン) 56 データ例)ホテル予約サイト データ名:宿泊者情報 説明:ホテル予約時に入力する宿泊者名、人数構成などの情報 タグ:子供がいる親か分かるデータ 課題例)ショッピングで子供用品をオススメしたい コンテキストリーディング のステップを省略
  • 57. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. データ活用促進の 現状と今後
  • 58. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 現状 58 ・データ見える化ツールの社内リリース発表 ・データ情報の収集方針の社内発表 (ヤフーの重要なデータ項目を定義、周知 して該当データから収集) ・説明会を実施
  • 59. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 今後 59 ・データ情報収集の促進 ・データ情報登録の負担軽減 ・キラーコンテンツ(データ)の作成 ・データ活用アイデア出しのワークショップ ・アイデアを簡単に活用に繋げるスキーム作り
  • 60. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 最後に
  • 61. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.61 大阪オフィス紹介 現在 場所:大阪富国生命ビル(梅田) 社員数:約240名 ・サービス開発エンジニア ・天気、災害、マッチングなど ・ビッグデータエンジニア ・サイエンス、データPF ・営業 ・広告、ショッピング 10月から 大阪は2拠点体制に
  • 62. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved.62 大阪オフィス紹介 現在 場所:大阪富国生命ビル(梅田) 社員数:約240名 ・サービス開発エンジニア ・天気、災害、マッチングなど ・ビッグデータエンジニア ・サイエンス、データPF ・営業 ・広告、ショッピング 10月から 大阪は2拠点体制に 仲間を募集しています! 募集要項はこちら https://about.yahoo.co.jp/hr/job-info/career/
  • 63. Copyrig ht © 2017 Yahoo Japan Corporation. All Rig hts Reserved. 以上です