営業さんまで、社員全員がSQLを使う 「越境型組織」 ができるまでの3+1のポイント | リブセンス
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エンジニアから営業まで、社員全員がSQLを使うデータドリブン組織はどのようにできたのか。コラボレーションツールに記録された実データから辿るケーススタディ。巻末には、今すぐ学べるSQL練習帳も収録。未経験の方でもブラウザだけで簡単に練習できます。
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営業さんまで、社員全員がSQLを使う 「越境型組織」 ができるまでの3+1のポイント | リブセンス
- 1. How Livesense Works #1 営業さんまで、社員全員がSQLを使う "越境型組織" ができるまでの3+1のポイント Yukihiko Kawarazuka, Engineer of Livesense, inc kawarazuka@livesense.co.jp
- 5. あるある
- 7. でも
- 9. あるある
- 10. その8ヶ月後
- 15. これはほんの一例
- 23. 無関心 責任範囲の 固執 意図しない 秘密主義 そんなよくわからんもの営業には関係ない お客様の情報が入ったデータを だれでも触らせるわけにはいかん 昔いた〇〇さんは そうやってたみたいだけど
- 26. #1 「意図しない秘密主義」から「共有カルチャーの醸成」へ ・情報共有するためののインフラを用意する ・情報共有マインドを醸成する #2 「無関心」から「学習を通じた相互理解」へ ・関心を引く資料を共有し、それを実現するための技術要素の提示 ・身近な題材を用いた教材の用意 ・学習の見える化による相互作用 #3 「責任範囲への固執(セクショナリズム)」から「越境する組織」へ ・職種を越えるための環境の整備 ・越境者には伴走を ・越境したら伝道を
- 28. 学習 越境 共有
- 41. 関心を引くレポートと、その共有
- 46. 自習の見える化と相互作用
- 53. パターン マスキング処理内容 氏名 「山田 太郎」「ヤマダ タロウ」「ﾔﾏﾀﾞﾀﾛｳ」「やまだ たろう」のどれかに変更 住所 「東京都渋谷区南平台町16-28」に変更 ビル名 「グラスシティ渋谷 2F」に変更 メールアドレス “@”とトップレベルドメイン以外をハッシュ化。ただしデバッグのため自社メ ールアドレス(*.livesense.co.jp)はハッシュ化しない 口座番号 半角7文字の乱数で埋める 銀行コード 半角4文字の乱数で埋める 銀行支店番号 半角3文字の乱数で埋める その他 「このカラムはマスキングされています。」に変更 企業名 「株式会社マスキング」「カブシキガイシャマスキング」のどれかに変更 電話番号 半角12文字のユニークな乱数で埋める 基本プログラムで用意しているマスキングパターン
- 54. その上で
- 55. まずは再利用から
- 59. 実地でのトレーニング
- 65. ： ：
- 67. その後、慣れてきた頃に
- 68. 400万件のフルスキャン
- 69. 重いクエリでDBサーバ止まる
- 77. 伝道師的活動
- 78. アルバイトスタッフにも
- 79. アルバイトスタッフ向け勉強会資料
- 83. One more thing…
- 84. 学習 越境 共有
- 85. 学習 越境 共有 知識創造
- 94. SQLクエリを登録しておき
- 98. まとめ
- 109. テーブル説明::entries(応募) カラム名 説明 例 id ID 23 name 応募者氏名 木村太郎 birthday 生年月日 1995-03-02 mail メールアドレス foo@bar.net date 応募日 2013-02-21 adopt_status 採用確定時に1、 不採用確定時に2、 そうでなければ0 1 adopt_date 採用・不採用確定日 未確定のときは0 2013-02-27 client_id 店舗ID 3 device_type 応募時に利用した デバイス SMARTPHONE/PC
- 110. テーブル説明::client(店舗) カラム名 説明 例 id ID 3 name 店舗名 井村商店 pref_id 都道府県ID 13
- 111. テーブル説明::pref(都道府県) カラム名 説明 例 id ID 13 name 都道府県名 東京都
- 115. それでは10本ノック、行ってみましょう
- 116. 2013年2月の応募数
- 117. SELECT COUNT(*) FROM entries WHERE entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' ;
- 118. 2013年2月の採用数
- 119. SELECT COUNT(*) FROM entries WHERE entries.adopt_status = 1 AND entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' ;
- 120. 2013年2月の不採用数
- 121. SELECT COUNT(*) FROM entries WHERE entries.adopt_status = 2 AND entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' ;
- 122. 2013年2月に応募があった店舗数
- 123. SELECT COUNT(DISTINCT client_id) FROM entries WHERE entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' ;
- 124. 2013年2月の応募数前年比
- 125. SELECT SUM(entries.date between '2013-02-01' and '2013-02-28 23:59:59') / SUM(entries.date between '2012-02-01' and '2012-02-29 23:59:59') AS ratio FROM entries WHERE YEAR(entries.date) IN (2012,2013) AND MONTH(entries.date) = 2 ;
- 126. 2013年2月の東京都の応募数
- 127. SELECT prefs.id, prefs.name, COUNT(*) FROM clients INNER JOIN prefs ON clients.pref_id = prefs.id INNER JOIN entries ON clients.id = entries.client_id WHERE entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' AND prefs.name = '東京都' GROUP BY prefs.id, prefs.name ORDER BY prefs.id, prefs.name ;
- 129. SELECT prefs.id, prefs.name, COUNT(*) FROM clients INNER JOIN prefs ON clients.pref_id = prefs.id INNER JOIN entries ON clients.id = entries.client_id WHERE entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' GROUP BY prefs.id, prefs.name ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 3 ;
- 130. 2013年2月のデバイス別応募数
- 131. SELECT device_type, COUNT(*) FROM entries WHERE entries.date BETWEEN '2013-02-01 00:00:00' AND '2013-02-28 23:59:59' GROUP BY device_type ;
- 132. 以上で問題終了です。
- 133. 解いた事例は共有してもらましょう！