BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:『アナリティクスエンジニア』のリアル～リ クルートのデータマネジメント、試行錯誤の最前線～ X-WR-CALNAME:『アナリティクスエンジニア』のリアル～リ クルートのデータマネジメント、試行錯誤の最前線～ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:894064@techplay.jp SUMMARY:『アナリティクスエンジニア』のリアル～リクル ートのデータマネジメント、試行錯誤の最前線～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20230327T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20230327T203000 DTSTAMP:20260422T053244Z CREATED:20230227T073424Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/89406 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n昨今 、モダンなデータ組織には必要不可欠な役割と位置づ けられる『アナリティクスエンジニア』。データエン ジニアやデータアナリストの間に位置する新たな専門 職種として定義され、「dbt Coalesce」のようにアナリテ ィクスエンジニアのカンファレンスが開催されるなど 、国内外を問わず注目を集める職種です。\nアナリテ ィクスエンジニアは、より効果的・効率的な意思決定 のためのデータマネジメントを推し進める上で重要な 役割を担う一方、まだ歴史も浅く、実際の現場でどの ように活躍しているのか、どういったキャリアパスが あり得るかといった事例についての発信はまだまだ多 くありません。\n本勉強会では、大好評だった前回イ ベントリクルートが考える『意思決定に効くデータマ ネジメント』〜アナリティクスエンジニア組織の立ち 上げと事例紹介〜に引き続き、リクルートの D3M (Data Dr iven Decision Making) 部に所属するメンバーが登壇。\n各事 業領域における事例紹介をもとに、アナリティクスエ ンジニアが日々どのようなことを思い、どのような現 場課題に向き合っているかをご紹介します。\n難しい 。だけど、面白い。泥臭い。だからこそ、やりがいが ある。\nそんなアナリティクスエンジニアの最前線を 覗いてみませんか？\n【登壇内容】\n\nリクルートのア ナリティクスエンジニア組織立ち上げ、これまでとこ れから\n品質・スピード・ガバナンス、どれも諦めな い欲張りな dbt 運用を目指して\nプロダクト重要指標の 管理・公開をシステムで実現した話\nLookerで、やって いること/いないこと.できていること/いないこと\n\n※ 配信URLは、申込者に対し本ページ上「参加者へのお知 らせ」にて当日までに表示されます。\nタイムスケジ ュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n19:00〜19:05\nオープニング\n\ n\n19:05～19:15\n\nリクルートのアナリティクスエンジニ ア組織立ち上げ、これまでとこれから\n山邉 哲生\nリ クルートでアナリティクスエンジニアの職種を新たに 定義してからおよそ１年が経とうとしています。本セ ッションでは、改めてアナリティクスエンジニアの導 入に至った経緯、これまでの取り組み、そして今後取 り組んでいきたい課題についてご紹介します。\n\n\n\n19 :15～19:30\n\n品質・スピード・ガバナンス、どれも諦め ない欲張りな dbt 運用を目指して\n森田 順也\nカーセン サーでは2021年に dbt を導入しています。2年以上に渡っ て運用する中で、事業も大きく変化してきました。本 セッションでは、自動テストやデータモデリングなど のパイプライン開発を、事業の変化に合わせてどのよ うに試行錯誤してきたのかご紹介します。\n\n\n\n19:30～ 19:45\n\nプロダクト重要指標の管理・公開をシステムで 実現した話\n加藤 顕\nAir ビジネスツールズを扱う SaaS 領域では、多くのプロダクトが抱える指標を独自に作 成、運用しています。今回は実際の運用の中で顕在化 した課題と、システムによる解決アプローチについて ご紹介します。\n\n\n\n19:45～20:00\n\nLookerで、やっている こと/いないこと.できていること/いないこと\n近藤 慧\ nスタディサプリでは2018年にLookerを導入してから既に5 年が経ちます。第三世代かつエンジニアリングフレン ドリーなBIツールとして有名になったLookerですが、そ の多くの機能を今どう使い、そして使わなくなったも のは何なのか、利用側/提供側\,そして新しく定義され たアナリティクスエンジニアという職種からの目線で 振り返ります。\n\n\n\n20:00～20:25\nQ&A\n\n\n20:25〜20:30\nク ロージング\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変 更になる可能性がございます。\n登壇者\n\n\n\n\n山邉 哲 生\nTwitter GitHub\n株式会社リクルートデータ推進室　デ ータテクノロジーユニット　D3M 部　部長\n2015年に現（ 株）リクルートに入社。データエンジニアとしてスタ ディサプリシリーズのデータ分析基盤開発を牽引した 後、Quipper 社を含めた当該領域のデータ部門責任者を 担当。会社統合後、2022 年度より事業領域横断で発足 した D3M部の部長を兼任している。\n\n\n\n\n\n森田 順也\n Twitter Podcast\n株式会社リクルートデータ推進室　デー タテクノロジーユニット　D3M 部\nマリッジ＆ファミリ ー・自動車・旅行 D3M グループ\n2019年に現（株）リク ルートへ入社。カーセンサーのアナリティクスエンジ ニアとしてクラウドDWHを使ったデータ分析基盤開発を 担当し、dbt を用いたデータ基盤開発の効率化やデータ モデリングを推進している。\n\n\n\n\n\n加藤 顕\nTwitter Gi tHub\n株式会社リクルートデータ推進室 　データテクノ ロジーユニット　D3M 部\nSaaS D3M グループ\n2021年に現（ 株）リクルートへ入社。 Airペイ、AirレジなどAirプロダ クトのデータ周りの整備や分析を担当し、モニタリン グやマート設計を推進している。\n\n\n\n\n\n近藤 慧\n株 式会社リクルートデータ推進室　データテクノロジー ユニット D3M 部まなび D3M グループ\n2016年に現（株）リ クルートへ入社。 2021年より、現まなび領域にて、BIツ ールの整備やデータマート構築などのデータ分析支援 業務に従事。\n\n\n\n参加対象\n\nアナリティクスエンジ ニア\nデータエンジニア\nデータアナリスト\nデータサ イエンティスト\n\n参加にあたっての注意事項\n\n参加 を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセル をお願い致します。\n配信映像や音声は各自の通信環 境に依存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴 ください。\n\n LOCATION:オンライン（Zoomウェビナー） URL:https://techplay.jp/event/894064?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR