“ユニコーン”なデータサイエンティストは不要、専門家不在でもうまく回る企業とは（2/2 ページ）

公開 2015年12月01日 12時01分

著者

Ed Burns

[TechTarget]

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適切なツールと適切なアナリティクスチーム構造

　リアルタイムの広告入札を専門とする英デジタル広告会社のInfectious Mediaの場合、高度に専門化したデータサイエンティストには頼らないという方針に基づき、セルフサービス型のアナリティクス環境をサポートするのに適したバックエンド技術を選択した。同社のダニエル・デジーベル最高技術責任者（CTO）によると、以前は社内の全てのデータをカナダのInfobrightの分析データベースに置いていた。だが、この方法では拡張性に限界があるため、1年前に同氏のチームは異なる方法の検討を始めたという。

　デジーベル氏によると、同社はまず米Amazon Web Servicesの「Amazon Redshift」を検討したが、リソースの管理および各ジョブに必要なコンピューティング能力を知るには高度な知識が必要になることが分かったという。オープンソースの「Apache Hadoop」の場合も同様に、Infectious Mediaが持ち合わせていない高度な技術知識が要求された。

　同社は結局、米Googleのクラウドベースのアナリティクスプラットフォーム「BigQuery」の採用を決めた。「このプラットフォームは、Hadoopのような拡張性に加え、伝統的なSQLベースのリレーショナルデータベースのシンプルさを備えている」とデジーベル氏は語る。同社の開発チームは、BigQueryの上に米Looker Data Sciencesのフロントエンドアナリティクスシステムを簡単に置くことができ、バックエンドのリソースの管理も楽になることが分かったという。その結果、Infectious Mediaは2人のデータアナリストのチームで同社の高度なアナリティクスニーズに対応し、販促担当者などの営業スタッフは本来のリポート作成業務やデータ調査にもっと専念できるようになった。これらの営業スタッフは「Looker」ツールを使って、個々の販促キャンペーンの成果を追跡し、改善すべき箇所を把握している。以前は、この作業を行うのにアナリストが必要だった。

　「われわれはいつもデータを重視してきたが、可能性の規模という面で常に制約があった。新しいインフラはアナリティクスをめぐる企業文化の幅を広げることを可能にする」とデジーベル氏は話す。

　さらに、アナリティクスチームの構造を決定するに当たっては、複雑化を避けながら高度なアナリティクス機能をサポートすることを主要な目標にしたという。アナリティクスが威力を発揮するためには、人々がその結果を理解することが不可欠だ。アナリティクスが一握りの人々の占有物になってしまうと、ビジネスに対して望ましいインパクトが得られない。「テクノロジーは目標を実現するための手段であると私は考えている。それは人々を混乱させるものであってはならない。ビジネスの可能性を広げるものでなくてはならないのだ」とデジーベル氏は語る。

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