PayPayのデータ分析基盤を支える技術 【PayPay Growth Tech vol.3】

- ユーザー数5000万人・決済回数36億回超えの大規模プロダクトを支えるデータマネジメント部の挑戦、DWH/BIツール技術 -

2022年9月20日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画となります。

イベントページ：https://techplay.jp/event/870946

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▼イベント概要

モバイルペイメント機能だけでなく、多機能なサービスを統合する「スーパーアプリ」であるPayPay。

そのユーザー数は5000万人、加盟店申込数366万か所、決済回数36億回を超え、日々大量のデータが蓄積されています。

このような膨大なデータセットにおけるデータ活用では、様々な問題が発生します。

一部のユーザが作成したテーブルがいつの間にか全社で使われている

業務側のユーザが何を必要としていてどのような集計をしているかわからない

無駄なクエリが流されている、ゾンビクエリがコストを圧迫している

ユーザ間やユーザからデータ分析基盤についての問い合わせの場所が無い

など...データを活用するエンジニアなら誰もが頭を悩ませたことがあるのではないでしょうか？

今回はもともと有志社員2名によって全社のデータ分析や管理を行っていた状況から、

全社データ分析基盤の開発・管理を行う専門組織である「データマネジメント部」ができるまでの

道のりをお話します。

その上で、データ分析基盤において必須の構成要素であるDWHとBIツールを活用して、

どのように日々発生する問題を解決しているのかを掘り下げます。

PayPayでは、DWHはGoogle BigQuery、BIツールはLookerを活用しています。

実際に運用してみてどうなのか？のリアルな声もお伝えしていきます。

＜Chapter＞

00:00:00 オープニング

00:00:16 PayPayデータ基盤チーム立ち上げ・チームの役割や運営について

00:12:25 PayPayのデータ活用を支えるパイプライン環境や全社共通テーブルの整備について

00:27:27 PayPayのLooker立ち上げとユーザ展開の課題と解決策について

00:45:02 Q&A

01:05:08 クロージング