PayPay流、データドリブンな意思決定を支えるデータマネジメント術 ～大規模データ分析基盤におけるガバナンス・アーキテクチャと全社マートの運用～【PayPay Growth Tech vol.5】

2024年2月21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/932622

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▼イベント概要

「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：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。

＜Chapter＞

00:00:00 オープニング

00:00:16 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アーキテクチャについて

00:23:01 全社共通マートの保守・開発について

00:38:22 Q&A

00:57:59 クロージング

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