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バクラクのデータドリブンな事業運営・爆速開発を支えるデータ分析基盤のこれまで・現在・これから

 バクラクのデータドリブンな事業運営・爆速開発を支えるデータ分析基盤のこれまで・現在・これから

【LayerX/プレイド/マネーフォワード】データマネジメントの勘所-マルチプロダクトSaaSを支えるデータ戦略の重要性-
https://techplay.jp/event/908124

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Shun Takagiwa

July 11, 2023
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  1. © 2023 LayerX Inc.
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    バクラクのデータドリブンな事業運営・爆速開発を支える
    データ分析基盤のこれまで・現在・これから
    株式会社LayerX 高際 隼
    2023.7.11
    データマネジメントの勘所-マルチプロダクトSaaSを支えるデータ戦略の重要性-

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  2. © 2023 LayerX Inc.
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    自己紹介

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  3. © 2023 LayerX Inc.
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    高際 隼 / Shun Takagiwa
    2018年〜現在
    株式会社LayerX バクラク事業部 機械学習・データ部長
    ● 創業当初から参画
    ● バクラク事業では、AI-OCR機能の初期バージョンを開発し、運用
    ● 機械学習チームの立ち上げ (2022年)
    ● データ分析チームの立ち上げ (2023年)
    2013〜2018年
    株式会社サイバーエージェント
    ● 新卒入社
    ● 複数のスマートフォンゲームを新規開発・運用
    ● 組織運営や新卒採用にも携わった
    @shun_tak
    本日の資料もこちらで
    共有します。

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  4. © 2023 LayerX Inc.
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    会社概要・サービス概要

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  5. © 2023 LayerX Inc.
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    * 資本準備金含む ** 全事業含む
    LayerXの概要
    会社名    
    代表取締役 
    創業     
    資本金*
    拠点
    関連会社
    取得認証
    | 株式会社LayerX(レイヤーエックス)
    | 代表取締役CEO 福島 良典
       代表取締役CTO 松本 勇気
    | 2018年
    | 112.6億円
    | バクラク事業、Fintech事業、Privacy Tech事業
    | 東京本社・中部支社・関西支社・九州支社
    | 三井物産デジタル・アセットマネジメント
      三井物産、LayerX、三井住友信託銀行、SMBC日興証券、JA三井リースによる合弁会社
    | 情報セキュリティマネジメントシステム、  
       JIIMA認証
    提供プロダクト
    IS 747702 / ISO 27001
    次世代プライバシー保護/秘匿化技術
    国土交通省の「不動産情報の更なる
    利活用に向けた調査・検証業務」における
    プライバシー保護技術検証も受託
    バクラク事業
    企業活動のインフラとなる
    法人支出管理(BSM)SaaSを
    開発・提供
    Fintech事業
    三井物産/三井住友信託銀行等との
    合弁会社にて証券事業を展開
    デジタル証券で資産運用できるサービス
    「ALTERNA」を提供
    Privacy Tech事業

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  6. © 2023 LayerX Inc.
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    * 経費精算のSlack連携は申請内容の通知のみ
    稟議・支払申請・経費精算・ワークフロー
    ・AIが領収書を5秒でデータ化
    ・承認はスマホのアプリから
    ・領収書の重複申請などミス防止機能
    仕訳・支払処理効率化
    ・AIが請求書を5秒でデータ化
    ・仕訳データを自動学習、 手入力ゼロへ
    ・スキャン代行も実施
    ・利用料無料
    ・即時追加発行
    ・最大1億円決済可能
    法人カードの発行・管理
    ・無料で始められる
    ・手入力ゼロで証憑管理
    ・改正電子帳簿保存法に対応
    帳票保存・ストレージ
    「バクラク」シリーズラインナップ

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  7. © 2023 LayerX Inc.
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    * 2023年6月時点
    「バクラク」の成長
    ✔ 高い継続率と顧客満足度を保持しながら、シリーズ累計の導入社数5,000社を突破
    ✔ 「バクラク請求書」がITreview Grid Award 2023 Winterの
       請求書受領サービス 中小企業部門で最高位のLeader、同 総合部門でHigh Perfomerを受賞

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  8. © 2023 LayerX Inc.
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    シリーズ累計導入社数 5,000社以上
    卸売・小売 士業事務所 非営利法人
    製造
    建設・運輸
    卸売・小売
    不動産・物品賃貸
    施設・店舗運営
    士業事務所
    情報通信
    金融・保険
    非営利法人
    ※一部企業様を抜粋して掲載しています(2023年5月時点)。
    上場企業(プライム・スタンダード/グロース)や上場準備企業の導入実績も多数

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  9. © 2023 LayerX Inc.
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    背景・組織文化

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  10. © 2023 LayerX Inc.
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    圧倒的に使いやすいプロダクトで
    わくわくする働き方を。
    2年で5サービス
    開発の速さ
    リリースサービス数
    開発スピードへの高い満足・期待(お客様の声を一部抜粋)
    ● 打ち合わせの場で「以前いただいた意見を受けて、新しい機能を開発しました」と新しい開発情報を共有していただけることも、大変助かっています。
    (株式会社with様)
    ● 導入決定前であったにもかかわらず、弊社からの要望を「すぐに開発へ伝えます」と対応してくださり、実際にすぐ対応いただいたことには驚きました。
    スピード感があり、ユーザーと一緒に成長できる点を特に評価しています。(株式会社クルーバー様)
    ● システムの検討の際には他社サービスとも比較しましたが、サービスサイトを見たときに機能アップデートのお知らせが多かったバクラクのほうが、
    開発スピードが速いと判断しました。(一般社団法人コード・フォー・ジャパン様)

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  11. © 2023 LayerX Inc.
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    LayerXの社員数 2年で5倍に
    40人
    200人

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  12. © 2023 LayerX Inc.
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    LayerXの行動指針

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  13. © 2023 LayerX Inc.
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    データ分析基盤のこれまで

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  14. © 2023 LayerX Inc.
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    2021年1月、バクラク請求書サービス公開
    ● Amazon Aurora (RDB) に対してAmazon QuickSight (BIツール) でアクセス
    ● 当時の課題 (今は解決されてるかも)
    ○ メールアドレスに対してしか通知できない
    ○ Google Spreadsheetと連携できない
    ○ 直感的なUIよりも、ゴリゴリにSQL書きたい人が多かった

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  15. © 2023 LayerX Inc.
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    2021年4月、Redashの導入
    ● Amazon Aurora (RDB) に対してRedash (BIツール) でアクセス
    ● 解決された課題
    ○ Slack通知できるようになった
    ○ Google Spreadsheetとも連携可能
    ○ ゴリゴリにSQL書ける

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  16. © 2023 LayerX Inc.
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    2021年8月、Salesforce導入。redashから接続
    ● Salesforce (CRMツール) を導入した
    ● Redashでデータアクセス
    ● 当時の課題
    ○ 以前から導入済みのHubSpot (MAツール) とデータ連携したい要望

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  17. © 2023 LayerX Inc.
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    2021年??月、HubSpotとSalesforceを横断した分析
    ● HubSpotのデータをSalesforceに流し込んで連携
    ● 当時の課題
    ○ 既存データの名寄せは温かみのある手作業 (泣きながらデータクレンジング)
    ○ Salesforceに集約せず、普通に結合(JOIN)したい

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  18. © 2023 LayerX Inc.
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    2021年12月、データ基盤構想
    ただし、誰がやるの状態…
    こんな感じでいい感じにしたい!

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  19. © 2023 LayerX Inc.
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    ここまででサービス公開からざっくり1年

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  20. © 2023 LayerX Inc.
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    2022年6月、BigQuery & dbtの導入
    ● プロダクトのデータベース、Salesforce (CRM)、HubSpot (MA) を横断して分析可能
    ● これまで本番1系統で分析していたが、開発環境、ステージング環境が導入された

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  21. © 2023 LayerX Inc.
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    データ分析基盤の現在

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  22. © 2023 LayerX Inc.
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    もうちょい背景を補足
    2021年1月サービス公開の直後からBIツールを導入し、データを活用してきたが…
    2023年現在、この2年間でプロダクト数も人員数も5倍に。
    データの認知負荷・属人性が増大している。
    ● XXという分析をしたいが、データがどこにあるか、あるのかすら分からない
    ● 似た名前・異なる意味のテーブルやカラムがたくさんあり、区別がつかない
    ● データ構造が変わりクエリ方法が変わっても、古いクエリをコピペし、意図と異なる分析
    ● 数字の異なる「売上」
    ● etc
    問題はあるが、意思決定を歪ませるほど深刻ではなく、協力し合って何とかなっている
    2年後、3年後は?500人、1000人の組織になってもアジリティを維持できるか?
    むしろもっと速くしたい!

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  23. © 2023 LayerX Inc.
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    何も手を打たなかった場合の3年後 (想像)
    ● 施策を改善したいが、データも分析方法も分からないので前回パラメータを雰囲気で変更
    ● 専門家に聞きたいが、誰かわからない。たらい回しにされ、諦める
    ● 一部の分析できる人に丸投げし、結果は検証されず鵜呑みにされる
    ● 一部の分析できる人は本来の業務に集中できず疲弊していく
    ● メンテナンスされてないダッシュボードを経営陣が見て、誤った投資判断をしてしまう
    ● 経営と現場で相互に不信が生まれる
    事実に基づく意思決定が不可能
    勘と経験に基づいた意思決定が行われる
    → 行動指針 Fact Base の形骸化

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  24. © 2023 LayerX Inc.
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    2023年4月、データチームが設立
    活動の目的
    ● 事業活動を深く理解した上で
    ● 安心安全に利用でき、認知負荷が低く、目的達成に十分な品質のデータを提供し
    ● データ活用を通じて組織のアジリティを高め
    ● より多くの人にバクラクの価値を届けきること
    よし!これで問題解決!
    なわけない。コッカラッス!!!

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  25. © 2023 LayerX Inc.
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    2023年6月、ちょっとずつ基盤もアップデート

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  26. © 2023 LayerX Inc.
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    技術スタック
    ● Data Warehouse: BigQuery
    ● Extract, Load: Embulk
    ● Transform: dbt
    ● Data Pipeline: dbt, GitHub Actions, AWS Step Functions
    ● Data Streaming: Amazon EventBridge, Cloud Pub/Sub
    ● Data Catalog: OpenMetadata (これから構築・運用予定)
    ● Business Intelligence: redash (廃止予定), Looker Studio
    ● IaC: Terraform

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  27. © 2023 LayerX Inc.
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    データ分析基盤のこれから

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  28. © 2023 LayerX Inc.
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    課題
    分析者向けの課題
    ● dbtもBigQueryもまだまだ使いこなせてない
    ● データマートが充実せず認知負荷が高い
    ● 同名だが結果がずれるKPIの存在
    ● 情報やノウハウが属人化
    データ基盤の課題
    ● データ収集の頻度が最短で1時間に1回
    ● 障害対応時に本番データベースに直接アクセスして調査
    ● ステージング環境で動かない分析がある
    ● アクセス権限管理

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  29. © 2023 LayerX Inc.
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    今後の展望
    こういうことやっていきたい!
    ● データの認知負荷を継続的に下げ続けること(人手に頼りすぎず自動化すること)
    ● 属人化した情報やノウハウを組織の知識として共有すること
    ● ビジネス目的に必要十分なデータ品質を保つこと(過剰品質にしないこと)
    ● 安心安全にデータを利用できるようにすること
    ● LLMなど新技術を取り入れ、一人も取り残さずデータの民主化を推進すること
    ● これらを実現するために必要な基盤を整えること
    あるのは形だけ。
    基盤の進化、オペレーショナル・エクセレンス、ガバナンスを追求していく!

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  30. © 2023 LayerX Inc.
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    バクラクのデータ分析基盤のこれまで・現在・これからのまとめ
    ● サービス公開直後はプロダクトのデータベースにBIツールを直結し、
    最初からデータ分析可能な環境を整えた
    ● データソースが3つ (プロダクトのDB, CRM, MA, etc)
    を超えたタイミングでデータを統合する基盤を構築した
    ● 2年間でプロダクト数も人員数も5倍。データの認知負荷・属人性が増大
    → 先を見据えてデータチームを組織化した
    ● 今後は認知負荷・属人性を下げ、安心安全で十分な品質のデータを提供したい
    → データの民主化を実現し、組織のアジリティを向上し、顧客価値提供を加速

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  31. © 2023 LayerX Inc.
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    採用情報
    データに関するあらゆる職種がオープンしています。あなたの力を貸してください!
    ● データエンジニア
    ● アナリティクスエンジニア
    ● データアナリスト
    ● データサイエンティスト
    ● 機械学習エンジニア
    ● MLOpsエンジニア
    ● etc
    カジュアル面談からお気軽にどうぞ
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