データエンジニアリンググループ

事業部門/共通部門におけるデータドリブンな意思決定をエンジニアリングによって支える、データエンジニアリンググループについてご紹介いたします。データエンジニアリンググループに所属するデータエンジニアは全社の各部門を横串で支援しており、各部門のデータ活用水準の向上に努めています。

事業/サービスの成長に伴い、データの量・種類・データを要求する仕事は日々増え続けています。我々データエンジニアは、データパイプラインの開発・運用やそれを支えるインフラ、分析関連ツールの提供などを通じて、全社のデータ活用がより便利で安全になるような取り組みをしています。我々の取り組みによりデータドリブンな意思決定をより効率的に行うことが可能となったり、機械学習や AI 技術を応用した、ユーザーにとって魅力的で便利な機能の開発も効率化されます。

データの利用者としては

経営層や各事業/サービスの責任者などの意思決定者
意思決定を強力に後押しするデータアナリスト
機械学習を用いてより高度な分析を行うデータサイエンティスト
管理会計やカスタマーサービス、HR など共通部門として全社を支えるメンバー

などがあげられます。

我々データエンジニアはデータの利用者を良く理解し、最適なデータアーキテクチャを設計。データパイプラインの開発・運用やそれに付随する様々な業務を行っています。

データエンジニアリンググループの業務

データエンジニア内のポジション

データエンジニアの業務は多岐に渡ります。企業によっても業務が異なるなど、ロールとして一般化されていないのがこのポジションの特徴と考えます。そこでDeNAではデータエンジニアを以下のポジションに細分化し、役割を明確化しています。

ポジションの一覧

ポジション	役割・期待
データアナリティクスエンジニア	・分析やデータ利用の業務を主軸に貢献・ドメインや業務に深く入り込みデータエンジニアリングの技術から支援を行う・データアーキテクト・データソフトウェアエンジニアと連携しながら各要件定義にも貢献し、データ活用の生産性を高める・担当するドメインやデータ構造も熟知する
データアーキテクト	・データプラットフォームをアーキテクチャ・インフラから支える・新しいクラウドサービスを活用した、アーキテクチャや各機能の開発・手順の提供を行いデータ活用の底上げを図る。・アナリティクスエンジニア・ソフトウェアエンジニアと連携し、データマネジメント分野の開発・推進・監査を行う。・リアルタイムデータパイプラインなど、より高度な開発・運用も行う。
データソフトウェアエンジニア	・データエンジニアやアナリストなどの利用者をユーザーに、プロダクトやツールを開発・運用し貢献する。・クラウドサービスでは補完出来ない機能を開発することで、データ活用の生産性や品質を最大化させる。・データマネジメント分野でも、データアーキテクト・データアナリティクスエンジニアと連携し、プロダクト・ツールの開発も行う。・プロダクト・ツール開発においては、フロント／バックエンド／インフラと広い範囲で業務を行う事が考えられる。

キャリアの形成について

このポジションは硬直的なものではありませんが、ポジションを意識したアサインやキャリアのデザインを実施しています。伸ばしたいスキル・経験を考慮し、時にはポジションを切り替えながら成長を促しています。

データエンジニアのポジション

各ポジションの詳細

各ポジションの詳細は、募集要項にも記載されています。併せてご確認ください。

募集ポジション

チームカルチャー

事業やサービス、データの利用者を理解する姿勢

我々はデータエンジニアの Vision を以下のように定めています。

事業やデータの利用者を理解し、より便利で安心なデータプラットフォームと、より快適なデータ活用の体験を提供する

良い仕事をするために、事業やサービス、データの利用者の理解を大切にしています。

事業やサービスによって取り扱うデータの性質やデータパイプラインに求められる要件は異なります。また、データの利用者の業務を理解することで各データの重要度や障害発生時の影響度を把握し、監視の仕組みや運用体制を構築しています。

OKR による目標管理

四半期ごとに OKR を策定しています。メンバーにも策定プロセスにも関わっていただくことで、目標の納得感を醸成しながらコトに向かうことができます。

何でも相談し合える雰囲気

シニアかつ面倒見の良いメンバーが多く所属しています。勉強会なども積極的に行われています。

働き方

リモートワーク中心にチームを運営しています。地方・遠隔地に住居しているメンバーも数名居ます。不定期ですが、本社の渋谷に通勤しランチやチームビルディングなど行うことで関係性の構築も行っています。

開発のプロセスは、グループによってことなりますが、スクラムやスプリントを取り入れた開発も行われています。

事例紹介

技術スタック

データエンジニアが扱っている技術を紹介します。

データアナリティクスエンジニア・データアーキテクト

Category	Technology Stack
Programming / Database Languages	Python ShellScript SQL
Infrastructure	Google Cloud Platform
Data Lake / Warehouse	BigQuery Cloud Storage
Container Orchestration	Kubernetes Engine Cloud Run
Workflow Engine	digdag
BI	Looker DataPortal
CI / CD	GitHub Actions CircleCI Cloud Build
Tools	GitHub Enterprise Terraform PagerDuty

データソフトウェアエンジニア

Category	Technology Stack
Frontend	React,AngularJS HTML, CSS
Backend	Python Go Ruby on Rails Node.js
Infrastructure	Google Cloud Platform Amazon Web Services
CI / CD	GitHub Actions CircleCI

チーム構成

データエンジニアリンググループは現在、以下の 2 グループから構成されています。各ポジション毎にグループが分かれているわけではなく、各グループに複数ポジションのメンバーが所属して構成されています。

注力事業（Pococha / ゲーム）のデータ活用を支える(データエンジニアリング第一グループ)

データパイプラインの設計、開発、運用
データパイプラインの改善
各サービスへの Looker 導入推進
分析関連ツールの開発、運用
管理者向けツール開発による組織の業務効率の改善

DeNA のデータ活用水準向上とデータマネジメントの強化(データエンジニアリング第二グループ)

管理会計、カスタマーサポート、HR など
共通部門のデータ活用水準の向上
データ品質、データセキュリティの向上

データアナリストをはじめとしたデータ利用者と日々コミュニケーションを取りながら業務を進めています。