概要

「溢れかえる膨大かつ複雑なデータを事業の意思決定と成長の根幹として利活用できる基盤を整備したい」
そんな想いを持つデータエンジニアのみなさんに向けて、PayPayのデータドリブンな意思決定を支える、データ分析基盤における試行錯誤を実例にあげ、 ”活きる”データにつなげるための取り組みの全貌を公開します。

サービス開始5年で登録ユーザー数6100万人（2023年12月時点）を突破し、国内コードキャッシュレス決済として圧倒的No.1を目指し急成長をし続けるPayPayでは、トランザクションデータやユーザーのアクティビティデータ、フィンテック事業特有のクレジットに関するデータなど多種多様かつ複雑なデータが蓄積されます。

それらを価値あるデータに整えるために欠かせない、データ分析基盤の運用や全社データマートの整備、BIの構築といったミッションを担っているのがデータマネジメント部です。

前回、その取り組みにフォーカスし大好評を得た第一弾イベント≪PayPayのデータ分析基盤を支える技術≫では、部署の立ち上げ背景やデータ活用を支えるパイプライン環境、 全社共通テーブルの整備についてお話しました。 今回はその続編として、データドリブンをさらに加速させるために取り組んだ約1年半におよぶ試行錯誤を振り返ります。

■事例①：データ基盤のコスト管理とガバナンス改善
利用者が数千人、データ量がペタバイトを超えるデータ基盤のデータガバナンス・コストの課題を解決するべく、移行を進めています。
・事業スピードを優先するために全量のデータを自由に使える1つのGCPのプロジェクトから、BQユーザ部署がコストを意識するモデル（プロジェクト）へどう移行するか？
・データ利活用の目的からそのためのルールや管理の設計をどう進めているのか？

■事例②全社共通マートと個別のマート管理
業務部署のアナリストが作成していたマートが広まり全社利用されていたが、作成者の退職によりクエリが停止するなどといった課題がありました。データマネジメント部で全社共通マート引き継いで保守管理する中でどう効率良く管理していくか？難しさが分かってきました。
・全社マートは誰がどう管理し、どう実装すべきか？
・データマネジメント部の役割と各部署のアナリストの役割はどう整理できるのか？

データドリブンな意思決定を実現するために、データ分析基盤の導入・構築・運用で苦労されている方々にとって役立つエッセンスがきっと得られるはずです。 お見逃しなく！

※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。

タイムスケジュール

※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。

登壇者

三重野 嵩之

PayPay株式会社
システム本部
Data Management部
リーダー

コンサルティングファームにてデータ分析・データ分析基盤やカスタム開発に約6年間従事。その後2021年6月にPayPayに入社し、データ分析基盤の構築・保守、全社マートの整備やBIの構築、データマネジメント全般と担当している。

石井 俊一

PayPay株式会社
システム本部
Data Management部

新卒でISPに入社し、ビッグデータ処理やIoT向けのシステムをSIする組織でデータエンジニアとして約5年間従事。その後、ECサービスでデータエンジニア、HR系ベンチャー企業でデータエンジニアを経験。2023年10月にPayPayに入社し、データ基盤のアーキテクトとしてデータアーキテクチャの検討を行っている。

小芝 涼太

PayPay株式会社
システム本部
Data Management部

動画配信サービスのWebエンジニア、ゲーム・ライブ配信アプリのデータエンジニアを経て、2021年8月にPayPayへ入社。アナリティクスエンジニア・データアーキテクトとして、パイプラインの構築・運用や全社共通テーブルの整備などを担当している。

参加対象

• データ分析基盤の構築や運用に携わっているもしくは興味があるエンジニア
• データアーキテクチャに携わっているもしくは興味があるエンジニア

参加にあたっての注意事項

• 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。
• 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。