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、データエンジニアについてご紹介いたします。データ基盤部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

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、データの利用者へ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、データの利用者へ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。

事例紹介

技術スタック

データエンジニアがあつかっている技術を紹介します。

Category	Technology Stack
Google Cloud Platform	BigQuery Cloud Storage Kubernetes Engine Cloud IAP Cloud Load Balancing Cloud Armor Cloud SQL Cloud NAT Cloud Logging Cloud Monitoring
BI	Looker
ワークフローエンジン	digdag
プログラミング言語	SQL, Python, shell

得られるもの・伸びる能力

多種多様な社内事業やアライアンスパートナーとの協業ビジネスでの経験を通じて、データエンジニアとして先端のスキルが身に付きます。

データアーキテクチャ設計力（データとビジネスを繋げる青写真を描く力）
BigQuery を活用したデータパイプラインの開発・運用の経験
トラブルシューティング力
- データ自体や処理ロジック、インフラなどのどこに問題があるかを切り分け、解決する力

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。

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

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
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

データアナリストや、その他のデータの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。

現在募集している募集要項はこちらになります。