データ基盤組織

ある程度成長したサービスが次のフェーズに移るとき。
例えば、0→10を目指すとき(0→10の中でも5以降かな)の壁を、素早く突破するためには、データの活用が必要になってくると考えている。

そのために、データ基盤を作成が必要になってくる。

世の中の情報を確認する際、ググってみたりすると、基盤の仕組みはたくさん出てくるが、どのような組織を構築すればよいかが出てこない。
私自身はこうしたらよいのではないかと思っている。

データの活用目的

データを活用する目的は、プロダクトをよくするため、サービスを世の中に推進するためだ。
数値を出したからそれでお終い。その数値がすべてというわけではない。
決して、数値遊びに使用してはならない。

データは、サービスの現状に照らし合わせることで、サービスが抱えている問題点・課題点が見えてくる。
その問題点・課題点を仮説とし、検証を行っていく必要がある。

データがたまってくると、仮設の検証も、機械学習などを用いることによって、仮想的におこなうことができるようになる。

そういった検証を重ねることで、サービス成長を実現できる。

目的を実現するためには、いろいろなポジションが必要になってくるが、私は次のように考える。

データ基盤といっても、管理から活用まで、いろいろと考えならなければならない。
また、大きな職種の分担として、セールスとエンジニアでも分かれてくる。

それぞれのポジションには、下記のような役割を期待することとなる。

職種	役割/期待
データ管理者	・データ形式の統制/管理　　　プロダクトデータベース　　　ログデータ　　　サービス基盤・各データに対してのセキュリティ
データエンジニア	・データ基盤システムの構築/管理・データ収集・解析環境の構築(BIツールや機械学習のための環境)
データサイエンティスト/アナリスト	・データ解析　　　問題点/課題抽出　　　未来予測・機械学習モデルロジック作成
データマネージャー	・データの可視化・セールスサイドへの活用啓蒙

職種

セールスとエンジニアをわけて組織づくりをすることが主流だが、このデータ基盤の組織関しては、同じ組織に、上記の職種を配置することが良いと考える。

同じ組織に所属することによって、データの活用を推進しやすくする狙いがある。
が、この部分に関してはまだ、明確に言語化ができていない。