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売上に効くデータ組織~データから売上や利益を作るために何をしているか~
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・RLSのデータ系組織 ・なぜ我々は存在しているか ・施策の事例 ・組織を作るうえで気にしていること
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Published on Nov 3, 2017 リクルートライフスタイルでは機械学習を用いたサービスの展開もしています。サービスが増え続ける中で素早く市場に対応するためには、いかに簡単に基盤を作り、運用を減らせていくかが重要になってきます。 上記の課題を踏まえパワーが必要な機械学習処理のためのサーバレス基盤を構築しました。 なぜserverlessを選択したのか? 構築にあたり使用したStep FunctionsやAWS Batchの注意点と共に機械学習基盤を紹介します。 山田 雄(株式会社リクルートライフスタイル)
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・リクルートライフスタイルのデータ分析基盤の紹介 ・データ分析基盤に必要なエンジニアリング リクルートライフスタイル 白鳥昇治
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2018年01月24日に開催された『RLSMeetup#7プランナー・サイエンティスト・エンジニア三位一体!年間十数億稼ぐチームの舞台裏』での発表資料です。 https://recruit-lifestyle.connpass.com/event/74957/ リクルートライフスタイル 大石 壮吾
RLS Meetup#7 会社紹介
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
リクルートライフスタイルでは大小30ほどのサービスを提供しており、それらのデータを横断的に分析出来る分析基盤を有しています。 データの利活用が推進されている昨今ですが、分析基盤を作っただけでは分析者はなかなか使ってくれません。 また、使っている分析者の要求は日々増していきます。 継続的に使ってもらえる分析基盤を構築、運用するためにはどのようにすれば良いのか? 弊社の事例を踏まえて紹介させていただきます。 リクルートライフスタイル 山田 雄(ヤマダ ユウ)
リクルートライフスタイルが考える、万人に使ってもらえる分析基盤の作り方
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リクルートライフスタイルではじゃらん、ホットペッパーグルメ、ホットペッパービューティーなど約30のサービスを展開しています。 それらのデータを全社共通で使えるように、オンプレ、クラウドのハイブリッドでビックデータ基盤を構築しています。 メール配信に使われるバッチやアドホック分析、レポーティングなど様々な用途で使われる中、どうバッチに影響を出さない基盤を作るのか、なぜクラウドだけではなく、オンプレなど複数のDBを使っているのか、なぜその基盤を選んだのか、データ基盤の比較とともに紹介します。 山田 雄(株式会社リクルートライフスタイル)
オンプレ、クラウドを組み合わせて作るビックデータ基盤 データ基盤の選び方
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Yu Yamada
MANABIYAでの発表資料です。 数十のプロダクトのデータを一手に集め、処理を回すリクルートライフスタイルのビックデータ分析基盤。本資料では、分析基盤の構成、ブロダクトの選定理由、課題解決の実例という3本立てでご紹介します。 リクルートライフスタイル 白子 佳孝 秋本 大樹
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
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分析基盤をどのようにして続けていき、進化させていくのか。 弊社ではDWHとしてRedshift、Netezza、Treasuredata、BigQueryを使っていますが、使用事例を交えて紹介します。 山田 雄(株式会社リクルートライフスタイル)
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Yu Yamada
2018年01月24日に開催された『RLSMeetup#7プランナー・サイエンティスト・エンジニア三位一体!年間十数億稼ぐチームの舞台裏』での発表資料です。 1. Kubernetesを用いたLP基盤構築2. ngx_mrubyでのAB Testingのアプリケーション開発3. AB Testingの企画 ~ 振り返りまでの流れを紹介しています。 リクルートライフスタイル 平塚 迪久
一人三役!一気通貫でデータ活用するエンジニアリング
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2019年2月5日開催『ソフトウエアジャパン2019 〜ビッグデータ、IoT、AI でプロフェッショナルを生き残れ〜』 https://www.ipsj.or.jp/event/sj/sj2019/
データプロダクト開発を成功に導くには
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Developers Summit 2018での発表資料です。 リクルートライフスタイル 坂東 塁
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2018年01月24日に開催された『RLSMeetup#7プランナー・サイエンティスト・エンジニア三位一体!年間十数億稼ぐチームの舞台裏』での発表資料です。 十数億円を生み出した案件で、データサイエンスチームがどのように取り組んで成功を収めたのかの裏側を紹介します。 https://recruit-lifestyle.connpass.com/event/74957/ リクルートライフスタイル 大原 一輝
大規模案件でデータサイエンスチームを活躍させる取り組み
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利益を生み出すAnalytics Teamのあり方
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クラウドサービスの利用が当たり前となった今、クラウドのスピードを生かした経営スタイルへの変革が求められています。 Tableauはそのような時代のニーズに対応し、現場が活用出来るセルフサービス型ソリューションとして世界約46,000社への導入実績を持ちます。 本スライドでは、TableauセルフサービスBIの本質的価値をご紹介いたします。 ※Cloud Conference 2016 by Informatica の講演資料ダイジェストとなります http://www.cloudconf2016.com/
クラウド時代の経営スタイルを変革する TableauセルフサービスBIの本質的価値
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Ryusuke Ashiya
July Tech Festa 2018での発表資料です。 数十のプロダクトのデータを一手に集め、処理を回すリクルートライフスタイルのビックデータ分析基盤。 分析基盤を開発・運用する我々は、データドリブンな組織を目指すためにマーケティング手法の一つであるカスタマーセントリック戦略を取り入れています。 カスタマセントリックな基盤を実現するために、どのような取り組みを行なっているかをご紹介いたします。 リクルートライフスタイル 白子 佳孝
マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤
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リクルートライフスタイルの全サービス横断で、ログデータ(システム系ログやユーザ行動ログなど)をリアルタイムに収集・可視化・分析する基盤を構築するプロジェクトのご紹介 RCO Study Night #3 - Spark・Scala勉強会 ( https://atnd.org/events/72146 ) にて発表
リクルートライフスタイル全サービス横断のリアルタイムログ収集・可視化・分析基盤
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Developers Summit 2016 Summer 【A-1】八子様の資料です。
【A-1】すべてがつながるIoT時代の共創のあり方
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Developers Summit 2016 【19-D-2】菱沼様の資料です。
【19-D-2】今更聞けない!?インフラ選定のケーススタディ「ベアメタルクラウド」を活用した最適な環境構築をするためのポイントはなんだ!?
【19-D-2】今更聞けない!?インフラ選定のケーススタディ「ベアメタルクラウド」を活用した最適な環境構築をするためのポイントはなんだ!?
Developers Summit
Tableauは、誰でも使えるセルフサービス型BI製品として世界約46,000社への導入実績があります。先進的なお客様は、データ分析は一部の専門家だけの仕事ではなく、経営者から現場のスタッフまで全社員がやるべき仕事と認識し始めています。もし特定の人の声や意見で物事が決まるのではなく、すべての人がデータを見て意思決定し始めたら、会社全体をデータドリブンな文化に変えることができます。本セッションではTableauのデモを通して、セルフサービス分析の本質的価値をご紹介します。
[data analytics showcase] A12: データに隠された課題、ちゃんと見えていますか? by Tableau Japan 株式会社 ...
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Insight Technology, Inc.
2016年9月29日(木)渋谷dots. データ分析ツール「Tableau」の導入事例セミナー https://eventdots.jp/event/599496
国内最大級のお笑いWebサービス「ボケて」におけるTableau活用事例
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淳也 和田
(↓Developers Summit 2022 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3700/ での説明) スタートアップでは開発速度が大切です。そのためデータの価値を高め、保つことにコストをかけづらく、後手に回りがちです。 atama plusではプロダクト開発戦略の一環としてデータ整備と活用を捉え直し、いち早くプロダクト開発にデータを活かせるようにしました。 結果、持続的にデータを活用、整備していくエコシステムを構築でき、開発速度と組織におけるデータの価値の両方を高めることに成功しています。 今回の講演では、その戦略についてお話しします。
Developers Summit 2022 プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略
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Takanori Kawahara
2017/04/18 Tableau Conference on Tourでの、清水の講演資料になります
Tableau活用4年の軌跡
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Recruit Technologies
弊社ではRedshiftの負荷増大に伴いRedshiftSpectrumの導入を行っております。また既存のETL処理の置き換えも実施しており、Glue/Lambda/APIGatewayなど種々のAWSサービスを使用しています。本発表では、弊社の分析基盤の構成とその移行案、さらに移行に関して直面した課題などをより技術的な視点からご紹介いたします。 リクルートライフスタイル 秋本 大樹
既存Redshift/ETLからSpectrum/Glueへの移行を徹底解明!
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データサイエンティスト協会 セミナー2016 第2回目 講演資料
データサイエンス業務と「ツール」
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The Japan DataScientist Society
AWS summit 2019にて発表しました。
CTO of the year 2018によるLean開発話【データレイク編】 ~とにかくデータレイクにすべてのデータを投げ込もう! とりあえずs3に置け...
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Takanori Kawahara
2017年6月14日に開催されたGoogle Cloud Next '17 in Tokyoにおける発表資料です。 弊社サービス横断で活用されているクラウド・データ基盤であるCETについて解説しました。
『じゃらん』『ホットペッパーグルメ』を支えるクラウド・データ基盤
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RLSmeetup#4『リクルートライフスタイルの新規事業開発の裏側』の発表資料です。
SeemのUXは難しい
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大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
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楽天のデータサイエンティスト@SAS Forum 2019
Rakuten Group, Inc.
2019年10月23日に Tableau Japan 社にて実施された勉強会で使用したドキュメントです。(当日使用ファイルからは一部削除あり) 拙著『データビジュアライゼーションの教科書(出版:秀和システム)』から、即実践できる内容に絞ってご紹介しました。 使用するツールに関係なく適用できる基礎的な内容です。 ※2019年10月24日追記 フルスクリーンにしないとテキストがうまく表示されないようです…または、ダウンロードしてご活用ください。
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
Toshikuni Fuji
ヤフーのメタデータ可視化の取り組みについて紹介します。メタデータを3つのlayerに分類してそれぞれの課題と対応について説明します
データ利活用を促進するメタデータ
データ利活用を促進するメタデータ
Yahoo!デベロッパーネットワーク
機械学習、Deep Learningを活用するにあたり、必要なデータを収集し、質の良いデータに加工し、モデルをチューニングすることになります。 モデルのチューニングの際には、データインテグレーションテクノロジーが大いに役立ちます。弊社の事例を含め、AI時代に必要なデータインテグレーションテクノロジーのご紹介をいたします。
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
Presented at ITSurf seminar on 2021.07.16 https://www.too.com/itsurf/
100人100通りの働き方を支えるサイボウズ流情報システム部門の在り方
100人100通りの働き方を支えるサイボウズ流情報システム部門の在り方
ao Tetsu
[HCCJP(ハイブリッドクラウド研究会) 第6回勉強会] teradata
HCCJP teradata final_20190906
HCCJP teradata final_20190906
Masakazu Nomura
データベース非機能要件「Provisioning」,「Monitoring」,「Backup」,「Masking」などは、様々な人が様々な方法で実現してきた枯れたものです。 これらの非機能要件を「ただ動くだけでは面白くない」、「Howの部分を今っぽく」をテーマにしたAWSで実現するデータベースプラットフォームを紹介するセッションになります。 主に「クラウドで作成したデータベースプラットフォームの概要・メリット・デメリット」について 併せてプラットフォーム作成に使用したAWS製品(StepFunctions、ECS Task,Lambda...)の利用方法を解説します。
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
Insight Technology, Inc.
石川県情報システム工業会様のセミナーにて利用した「オープンデータの利活用事例」スライドです。国内外の事例集というよりは、実際に弊社やCode for Kanazawaが活動してきた実際の生の話をしています。
オープンデータの利活用とその課題(地方創生とオープンデータ)
オープンデータの利活用とその課題(地方創生とオープンデータ)
健一郎 福島
ノベルティカンファレンス https://connpass.com/event/66736/ 2017年10月17日(火)開催
ノベルティの成功基準とは?
ノベルティの成功基準とは?
さくらインターネット株式会社
分析部門におけるプロジェクトの選択と進め方のお話です
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
shakezo
2017/9/22(金) 開催 サイバーエージェントのデータ分析基盤とデータ活用およびそれらの技術についての勉強会「Data Engineering and Data Analysis Workshop #2」
マッチングサービスにおけるKPIの話
マッチングサービスにおけるKPIの話
cyberagent
メンバーズデータアドベンチャー新規部門事業計画書
メンバーズデータアドベンチャー新規部門事業計画書
白井 恵里
Tableau 流通・小売・消費財ユーザー会 第7回にて紹介したTableau Blueprintの概要スライド
Tableau Blueprintの概要 for JTUG/RETAIL 2019/10/16
Tableau Blueprintの概要 for JTUG/RETAIL 2019/10/16
Ryusuke Ashiya
企業におけるデータ分析基盤のための基礎情報をまとめました
データ分析基盤について
データ分析基盤について
Yuta Inamura
Markezine day 2012 gdo nakazawa
Markezine day 2012 gdo nakazawa
Shinya Nakazawa
2016年2月6日に開催したkintone Café 新潟でのLT資料
kintone Cafe 新潟 Vol.3
kintone Cafe 新潟 Vol.3
Masataka Isa
2019年10月25日、CTC Forum 2019@品川。楽天ではどのようにビッグデータの活用を行っているのか、データサイエンスおよびAIの視点でプレゼンテーションが行われた。登壇者:勝山 公雄(Senior Manager, Global Data Supervisory Department, Rakuten, Inc.)
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
Rakuten Group, Inc.
2017年2月17日 福岡商工会議所にて行った講演会の資料
福岡商工会議所講演会(2017年2月17日)
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隆志 柳瀬
2019/12/04に開催されたShifterのMeetupのLT資料です。
Shifter様いつもお世話になっています!
Shifter様いつもお世話になっています!
Sachika Arisawa
Similar to 売上に効くデータ組織~データから売上や利益を作るために何をしているか~
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杉並診断士会向けKintoneご紹介コンテンツr2
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楽天のデータサイエンティスト@SAS Forum 2019
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ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
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データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
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100人100通りの働き方を支えるサイボウズ流情報システム部門の在り方
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Tableau Blueprintの概要 for JTUG/RETAIL 2019/10/16
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kintone Cafe 新潟 Vol.3
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楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
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福岡商工会議所講演会(2017年2月17日)
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Shifter様いつもお世話になっています!
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More from Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2020/10/27開催の「pmconf 2020」での発表資料です。 「Airレジ ハンディ」セルフオーダーの立ち上げから製品版リリースまでの価値検証について発表しました。 https://2020.pmconf.jp/
業務と消費者の体験を同時にデザインするリクルートの価値検証のリアル ー 「Airレジ ハンディ」セルフオーダーのブレない「価値」の確かめ方 ー
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
JJUG CCC 2020 Fallにて発表した資料になります。 本セッションでは ・ 分散トレーシングとは ・ X-Rayの仕組みについて ・ 独自に拡張したポイントについて などを説明します。
分散トレーシングAWS:X-Rayとの上手い付き合い方
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
OOUIを実践したいデザイナー・エンジニアを有志で集め、半年間にわたり実践に取り組みました。現場でやってみたからこそ気付くことができた、OOUIを実践するにあたって大切なことをご紹介します。
OOUIを実践してわかった、9つの大切なこと
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
iOS/Android共にリリースから10年を迎えたじゃらんアプリでは、さらなる開発効率と品質の向上を目指しFlutterへの順次移行に挑戦しています。本資料では、その過程で得られた知見についてまとめています。
Flutter移行の苦労と、乗り越えた先に得られたもの
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
飲食店の予約台帳アプリであるレストランボードでは、電話応対業務をサポートする待望のCTIサービスをリリースしました。 このサービスでは、「CTI-BOX」と呼ばれる専用物理デバイスが店舗の固定電話とiOSアプリを繋ぐハブとなり、システム化を実現しています。 専用物理デバイスを採用したことで、iOSアプリとの連携や通話転送をするためのBLE/SIP/PSTNなど各種通信I/Fや、機器や設置環境の物理的な制約など、通常のアプリ開発とは異なる様々な困難がありました。 本セッションでは、CTIサービスを開発する上で発生したシステム・運用両面での課題と、それを解決するための技術的チャレンジについてお話しします。
CTIサービスを支える裏側 〜物理デバイスとの戦い〜 | iOSDC Japan 2020
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2020.09.08 第一回 AWSマルチアカウント事例祭りにて、リクルートのライフスタイル領域クラウド基盤の事例を発表した資料です。 https://zozotech-inc.connpass.com/event/185894/
「進化し続けるインフラ」のためのマルチアカウント管理
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2019/11/29開催の「デザイナーが自走できる組織|hey×リクルートライフスタイル×グッドパッチ」での発表資料です。リクルートライフスタイル Air事業ユニット UXデザイングループの会社・組織紹介および取り組み紹介と、その中で働くデザイナーのセルフキャリアマネジメントについて発表しました。 https://goodpatch.connpass.com/event/151676/
Air事業のデザイン組織とデザイナー
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2019/11/22に開催された「UX Research Inquiry ~UXリサーチャーは何のジョブのために雇用されるのか?~」での発表資料です。リクルートライフスタイルのAirシリーズにおけるUXリサーチとその実践内容の紹介をしています。
リクルートライフスタイル AirシリーズでのUXリサーチ
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
JJUG CCC 2019 Springの登壇資料です。 http://www.java-users.jp/ccc2019spring/#/sessions/7fbef8cc-bf8d-4855-8534-c7fca118fb1d
ホットペッパービューティーにおけるモバイルアプリ向けAPIのBFF/Backend分割
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2019年4月16日(火)開催「PyData.Tokyo Meetup #19 SysML」の発表資料。 データ活用施策を実サービスに組み込むには、データサイエンス・機械学習のスキルだけでなく、エンジニアリングスキルも必要です。そのため、毎回データサイエンティスト・エンジニアの工数が発生して施策がスローダウンしたり、そもそも実施を諦めることてしまうことも少なくありません。私たちリクルートライフスタイルの CET チームは、この問題を解消するため、データ活用のための統一基盤を開発・運用しデータサイエンティストだけで施策を実施できる環境を整えています。本セッションでは、その基盤がどのように構築されているのか、また実際にどのような施策が実施されているのかを具体的にご紹介します。 https://pydatatokyo.connpass.com/event/123479/
データサイエンティストが力を発揮できるアジャイルデータ活用基盤
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2019/03/09 開催の「第3回 nlpaper.challenge NLP/CV交流勉強会」での発表資料です。自然言語処理技術である Word Embedding を Web 推薦システムに応用する技術を紹介します。また、CET チームにおけるリアルタイムなアイテム推薦システムの実現方法について、GCP を利用した基盤のアーキテクチャ図を交えながら紹介します。 https://nlpaper-challenge.connpass.com/event/120892/
Real-time personalized recommendation using embedding
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2019/02/05 開催の「ソフトウェアジャパン2019」での発表資料です。データから価値を生み続けるための答えとその実現方法について、リクルートライフスタイルで年間十数億円稼ぐ CET チームならではの知見を共有します。 https://www.ipsj.or.jp/event/sj/sj2019/
データから価値を生み続けるには
データから価値を生み続けるには
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2018/11/20開催の「Machine Learning Casual Talks #7」での発表資料です。 チームで開発中の、サイエンティストとエンジニアが効率よく 機械学習や分析結果をプロダクトへ反映するための基盤の紹介です。 https://mlct.connpass.com/event/104874/
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2018/11/06開催の「Data Driven Developer Meetup #2 【基盤】」での発表資料です。 チームで運用して3年ほどになる、サイエンティストとエンジニアが効率よく 機械学習や分析結果をプロダクトへ反映するための基盤の紹介です。 https://d3m.connpass.com/event/104858/
SQLを書くだけでAPIが作れる基盤
SQLを書くだけでAPIが作れる基盤
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
UXブリッジ発表資料_v1.4 2018年10月11日 株式会社リクルートライフスタイル 熊澤兼一・関口聡
BtoBサービスならではの顧客目線の取り入れ方
BtoBサービスならではの顧客目線の取り入れ方
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2018年9月30日開催『Serverlessconf Tokyo 2018』での発表資料。 http://tokyo.serverlessconf.io/home.html 株式会社リクルートライフスタイル 山田 雄・秋本 大樹・白鳥 昇治
The Design for Serverless ETL Pipeline データ分析基盤のレガシーなデータロードをサーバレスでフルリプレースするまで道のり
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2018年9月19、20日開催『Google Cloud Next in Tokyo ‘18』での発表資料。 https://cloud.withgoogle.com/next18/tokyo
リクルートライフスタイルにおける深層学習の活用とGCPでの実現方法
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2013年の分社からリクルートライフスタイルにおける分析基盤の成長の軌跡をご紹介します。 リクルートライフスタイル 白子 佳孝
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡
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Kotlin Fest 2018の発表資料です
Refactoring point of Kotlin application
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Recruit Lifestyle Co., Ltd.
2018年8月21日開催『機械学習工学研究会 現場を交えた勉強会 #1』での発表資料。 機械学習をサービスの現場で実践していく中で、どのような視点で開発・運用を行うべきかを考えます。 https://mlxse.connpass.com/event/97131/
データサイエンティストとエンジニア 両者が幸せになれる機械学習基盤を求めて
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業務と消費者の体験を同時にデザインするリクルートの価値検証のリアル ー 「Airレジ ハンディ」セルフオーダーのブレない「価値」の確かめ方 ー
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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atsushi061452
Key topics covered: - Understanding Ballerina's role in integrations: features and advantages - Designing and implementing REST APIs for integration - Designing and implementing GraphQL services with Ballerina - Monitoring and observing applications - Introduction to data integration
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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WSO2
2024年5月8日 Power Platform 勉強会 #1 LT資料
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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sn679259
Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Toru Tamaki
2022年10月27日に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です(発表8分程度)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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Hiroshi Tomioka
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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売上に効くデータ組織~データから売上や利益を作るために何をしているか~
1.
売上に効くデータ組織 ~データから売上や利益を作るために何をしているか~ 2017/07/05 NB本部 テクノロジープラットフォームユニット データマネジメントG 井原真吾
2.
• 自己紹介 • RLSのデータ系組織 •
なぜ我々は存在しているか • 施策の事例 • 組織を作るうえで気にしていること 本日お話しすること
3.
3 井原 真吾 2010年 2014年 サバイバル(無人島/砂漠/サバンナ)など 個の尊重 リクルートへ入社 カーセンサー営業→RTCプロジェクト推進部 ベトナムのオフショア開発拠点立ち上げなど リクルートライフスタイルへ転籍 Airレジのビジネス企画系なんでも屋など 所属&役職 社会人歴8年目 2016年 データマネジメントG
GM データにまつわることなんでも
4.
RLSのデータ系組織 NB本部 データサイエンス グループ データマネジメン トグループ データプロデュー スチーム データ基盤チー ム データエンジニア リンググループ
5.
• 自己紹介 • RLSのデータ系組織 •
なぜ我々は存在しているか • 施策の事例 • 組織を作るうえで気にしていること 本日お話しすること
6.
「データマネジメント」を実現するため 6 なぜ我々は存在するのか 入力 問題設定 処理 出力
7.
従来は「処理」がボトルネックだった 7 なぜ我々は存在するのか 入力 問題設定 処理 出力
8.
テクノロジーの進化により「処理」が高速化 8 なぜ我々は存在するのか 入力 問題設定 処理 出力
9.
ボトルネックが変化 9 なぜ我々は存在するのか 入力 問題設定 処理 出力 パイプラインの強化 プランナー人材の育成 データソースの拡充 DWHの高速化 ソリューションの開発
10.
「データマネジメント」によって、 PDCAを超高速に回し、会社や社会に利益をもたらす 10 なぜ我々は存在するのか 入力 問題 設定 処理 出力
11.
「データ」を武器に、「問題解決」を行って、 「リクルートの利益をめっちゃ伸ばしてほしい」 11 我々が経営上求められていること
12.
2 データ基盤T データマネジメントG GM:井原 L: 運用T開発T インフラTChatOpsT ネットビジネス本部 GCP T
Exa T
13.
データ プロ デュー ス アクセ ス解析 セカン ダリー 基盤接 続 ガバナ ンス データ 開発 教育 他 支 援 ソリュー ション 全体 Air 左記全員 + 飲食
左記全員 + 旅行 左記全員 + 美容 左記全員 + その他 13 データプロデュースTの組織体制
14.
14 データプロデュースTの組織体制 機能例 アクセス解析 アクセス解析部分に寄ったデータ収集~施策活用まで セカンダリー マート開発やデータ連携など、データの2次加工に特化 基盤接続
基盤活用において足りない部分を補助。基盤部門のメンバーが兼務 ガバナンス 重要KPIの指標定義やWikiの充実など データ開発 データ購買や新たなログの仕込みなど ユーザ教育 担当事業におけるセルフBIの推進 他支援 SQL&Tableauができる人材を育成&他組織に派遣 ソリューション 集めたデータを元に事業貢献。基本的に上の機能の人たちが兼務 データプロデュース 上記の機能全部を事業ごとに統括。その事業のデータのハブとなる
15.
経営的な理由 →「データ」を武器に「リクルートの利益をめっちゃ伸ばす」 社会的な理由 →「データマネジメント」を実現することで、世の中をちょっと進歩させる 個人的な理由 →この新しい分野で大活躍する人材をいっぱい輩出したい 15 なぜ我々は存在するのか
16.
• 自己紹介 • RLSのデータ系組織 •
なぜ我々は存在しているか • 施策の事例 • 組織を作るうえで気にしていること 本日お話しすること
17.
17 施策の事例(1)営業効率UP 具体的な施策事例は、 配信版では割愛
18.
18 施策の事例(2)新規事業用商品開発 具体的な施策事例は、 配信版では割愛
19.
19 施策検討の際に重要視していること 事業価値 データ 介在度 可変
20.
• 自己紹介 • RLSのデータ系組織 •
なぜ我々は存在しているか • 施策の事例 • 組織を作るうえで気にしていること 本日お話しすること
21.
【共通して求められる素養】 ●ボトムアップ前提の会社である →突破力・泥臭さ的な要素は求められる ・基盤系人材 →このあと山田からのプレゼンにて説明 ・データプランナー人材 →あまりまだ浸透していない概念なので説明 具体例は本庄から 21 我々が足りていない人材
22.
運用/本番化テスト/評価 本番反映 22 プランナー業務イメージ 企画 モデリング 等 プランナー機能
23.
23 プランナースキルイメージ (Junior) 具体的なスキルマップは、 配信版では割愛
24.
特にビッグデータ周りは歴史が浅いこともあり、 人材の定義やスキルマップはもちろんのこと 「本当に活躍していく人材はどんな人か?」すら、不明瞭だと思います 手さぐりだからこそ、いかに突破して先行者の果実を得るか、 を考えて動いていますので、ご興味ある方はぜひご連絡いただければー! 24 最後に
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