Book review / tech · 2021年7月3日

DMM.com を支えるデータ駆動戦略 を読んだ

誰も正解を持っていない中プロダクトを開発しなければならない。不確実性との戦いである。

情熱を科学で支える。データ駆動戦略とは、データを駆動させることで事業の優れた価値を見つけ、組織がデータを中心に意思決定する世界。このゴールのイメージがとても重要になる。

本書ではデータ駆動する上でスクラムなどの開発手法の話にも言及があるが、その辺はすっ飛ばして、あくまでも”データ基盤” を作る上で必要な情報のみまとめる。

データ駆動戦略を用いた事業の捉え方と、プロセスは以下の順番を遡ると説いている。

  1. 事業でどうやって収益を得ているか知る。
    何をインプットとするか。
    インプットに対してどのような処理が行われているか
    何をアウトプットとしているか

    時には1ユーザーの売り上げベースでミクロの視点で見る必要もあり、
    合計の売り上げで見るマクロの視点で見る必要がある。

  2. その後、事業構造を KPI で表現して予測可能性を作る。
    KPI を作るにあたり、 KGI (Key Goal Indicator) の理解や、
    CSF (Critical Success Factor) に関する知識が必要。

    KGI – CSF -KPI

    といったツリー構造になる。
     
  3. KPI から見えた課題に対して施策を実行していく。この際、費用対効果が高い KPI を選定する。

    KPI として訪問者数を目標値として老いたとする。
    キャンペーンなどの施策を行いながら、訪問者数を増やしていく。

    この時重要なのは、施策の優先順位付けに時間をかけるのではなく、
    施策の実行スピードを重要視することである。

  4. 仮説検証のサイクルを回す。必ず成功する施策はない。失敗を許容し多くの施策を回す。

    不確実性の高い事業の中で、全て成功するとは限らない。失敗を許容する仕組みを用意する

  5. KPI サイクルを高速に合理的に回す

    スピードを上げる。


データ基盤を作る上では、まずはデータを集約することが第一歩にな理、データパイプラインが必要になる。

データ集約は組織全体で行わないと効果が限定的になり、局所最適化になってしまう。