amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

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Amazon Redshift × Tableau 活用したデータ分析のご紹介 @分析プラットホームとその技術 http://d-cube.connpass.com/event/14933/ 株式会社 ビズリーチ 工藤啓朗 (Hiroaki Kudo) 2015/05/31

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Page 1: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

Amazon Redshift × Tableau を活用したデータ分析のご紹介

@分析プラットホームとその技術

http://d-cube.connpass.com/event/14933/

株式会社 ビズリーチ 工藤啓朗 (Hiroaki Kudo)

2015/05/31

Page 2: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

自己紹介

工藤 啓朗 (くどう ひろあき)

株式会社ビズリーチ

マーケティング本部 ビズリーチサービス企画部

北海道釧路市出身 , 30歳, 妻子有

高専 : 情報工学科

大学 : 一般相対性理論 / トポロジー / ファイバーバンドル

前職(5年) : プログラマ → データ分析

現在(9ヶ月目) : アルゴリズム実装 / データドリブンの加速化 / 可視化や共有

主に Python を使用しております。

Page 3: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

対象としたイメージ像

➔ 分析に興味があるエンジニアの方

➔ 他社の分析事例に興味がある方

➔ 他社の分析基盤やBIツールに興味がある方

Page 4: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

本日のアジェンダ

1. はじめに ~ ビズリーチ と サービス企画部のご紹介 ~

2. データ分析基盤のご紹介

3. 分析事例のご紹介

4. さいごに

Page 5: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

はじめにビズリーチ, サービス企画部のご紹介

Page 6: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

ビズリーチのビジネスモデル

ユーザー

ヘッドハンター

企業マッチング

Page 7: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

サービス企画部データサイエンス

エンジニアリング ビジネス力

エンジニア 企画

データサイエンスチームの構成

Page 8: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

データサイエンス

エンジニアリング ビジネス力

データサイエンスチームの社内での役割

間接的な効果

直接的な効果

BIツールによるデータの可視化

アドホックな分析

メールやweb上のでレコメンド

リアルタイムな事前検知

Page 9: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

エンジニアリング

データサイエンス

ビジネス力

データサイエンスチームの社内での役割

間接的な効果

直接的な効果

BIツールによるデータの可視化

アドホックな分析

メールやweb上のでレコメンド

リアルタイムな事前検知

Page 10: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

ビジネス力

データサイエンス

エンジニアリング

データサイエンスチームの社内での役割

間接的な効果

直接的な効果

BIツールによるデータの可視化

アドホックな分析

メールやweb上のでレコメンド

リアルタイムな事前検知

Page 11: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

ビズリーチのデータ分析基盤について

Page 12: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

About 400

past...

Page 13: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

Costs

About 400

Page 14: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

Amazon Redshift × Tableau

Page 15: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

DataSource Extract / Transform / Load Redshift Viewer’s

S3 Client

広告媒体データFacebook

YahooGoogle

...

Salesforce

メールログデータ

open, click, cv

Media Data

メール送信ログ

行動ログ

ETL

Amazon Redshift × Tableau × Data

Page 16: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

Case 1

事例紹介 : BIツールによるデータの可視化

Page 17: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

DataSource Extract / Transform / Load Redshift Viewer’s

S3 Client

広告媒体データFacebook

YahooGoogle

...

Salesforce

メールログデータ

open, click, cv

Media Data

メール送信ログ

行動ログ

ETL

事例:広告媒体別の費用対効果の可視化

広告媒体ごとの- impression- click- cost

Page 18: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

事例:広告媒体別の費用対効果の可視化 tableau?

Page 19: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

事例:広告媒体別の費用対効果の可視化

※ 画像の数字はサンプルイメージ作成のためのもので、実態とは一致していません。

費用対効果や回収期間が各媒体ごとに可視化されたことで、短期中期の施策を!!

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Case 2

現在研究中の事例紹介 : リアルタイムな事前検知

Page 21: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

リアルタイムな事前検知

転職意欲が高く

既にサイト上で行動して

いるユーザ

あるとき、転職意欲が

高くなりつつある

現時点では転職意欲が低く

サイトを積極的には利用してい

ないユーザ

Page 22: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

DataSource Extract / Transform / Load Redshift

S3 Client

広告媒体データFacebook

GoogleLinkedin

...

Salesforce

メールログデータ

open, click, cv

Media Data

行動ログ

ETL

リアルタイムな事前検知

Page 23: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

リアルタイムな事前検知

Page 24: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

リアルタイムな事前検知

ある指標が、閾値を超えた時

ユーザがサイト上でスカウトに対して返信をした時

networkx にて、行動ログデータを解析して、

”ある指標”を計算し、ウォッチした結果です。

Page 25: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

さいごに

さいごに

Page 26: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

ビズリーチでは新しい仲間を

募集しております!!http://owl-learn.connpass.com/

Page 27: Amazon redshift × tableau を 活用したデータ分析のご紹介

ご清聴ありがとうございました