データエンジニア

パーソルキャリアでは、データ利活用を推進するべくさまざまな取り組みを行っていますが、その利活用を支える重要な役割を果たすのが「データマネジメント」です。 データマネジメントに関する取り組みは、techtektでも取り上げてきました。 【データ総研社×パーソルキャリア】データモデル研修を実施しました - techtekt 【データマネジメント 特別座談会】バンダイナムコネクサス社×パーソルキャリア――データマネジメントの醍醐味とそれぞれの現在地 - techtekt Denodoによって開発工数の削減と拡張性の高い状態を実現！法人顧客データ基盤構築プロジェクト 技術編 - techtekt 今回…

これは Livesense Advent Calendar 2024 DAY 9 の記事です。 技術部データプラットフォームグループの池谷です。最近はフルマラソンのタイムを縮めるべく走り込んでいます。 長期間に渡るプロジェクトは多くの学びを与えてくれるものですよね。2 年以上かけて進めてきた、内製されたログ収集ツールを GA4 に置き換えるプロジェクトも、自分にとっては大きな成長機会となりました。本記事では、この経験を通して学んだことや、大事だと考えるようになったことをまとめました。 GA4 化プロジェクト 背景 アプリログの GA4 化 学んだこと 一連のデータフローを理解しよう データは網…

はじめに こんにちは！データエンジニアの于原駿です。 人生初めての転職をしまして、2024年9月にレバレジーズに入社しました。自分の正式な所属はシステム本部テクノロジー戦略室であり、マーケティング部データ戦略室ではありません。ですが業務上データ戦略室の皆さんと密接に関わるため、今回データ戦略ブログへ投稿する機会をいただきました！ さて、前提としてデータエンジニアの職務領域は多岐にわたります。企業規模、組織体制、事業フェーズによってチームミッションも大きく変わりますし、他部署横断的な仕事が多いのが特徴です。また、データを扱う職種なためデータのドメイン知識や業務フローを理解することも求められます。…

これは Livesense Advent Calendar 2024 DAY 4 の記事です。 概要 はじめに 以前の分析基盤 現在の分析基盤 少し未来の分析基盤 最後に 概要 技術部データプラットフォームグループでデータエンジニアをしている富士谷です。 さて、11/28に開催されたやってやったぜ！技術的負債解消 LT会 〜コードの整理整頓から未来の基盤構築まで〜（yabaibuki.dev #3）で発表しました。 発表資料を抜粋しつつ、簡単に内容を紹介します。 はじめに speakerdeck.com リブセンスのデータ基盤は大きく分けて、収集・蓄積などデータ分析が主目的のLivesense…

パーソルキャリアでは、人事部門とデータ部門の連携による「人事データ活用」についての議論・取り組みが進められています。 techtektではこれまで、取り組みを主導するゼネラルマネジャーによる対談や、具体的なプロジェクト事例についての記事をお届けしてきました。 今回は、この「人事データ活用」をめぐって協業する人事データ推進グループの田中、須藤と、デジタルテクノロジー統括部 リードストラテジストの長谷川による座談会を実施。取り組みの軌跡と現在地、そして今見据える課題や展望について、話を聞きました。 環境が徐々に整っていく中で生まれる、データ活用への期待と課題意識 5年間の取り組みを通じて人事として…

「人事データは蓄積しているけれど、どのように活用したらいいかわからない」、 「人事のデータ活用のアイデアの考え方や引き出しを増やしたい」 このような社内での人事データの活用方法で悩まれている人事の方も 最近は増えてきたのではないかと思います。 そんな人事の方向けに2024/8/28にPA FACTORY-“もしも”で人事課題を考えるアイデアトレーニング- という名でピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会（以下PA協会）主催の元、開催したので イベントレポートとしてまとめます。 是非関心があれば読んでみてください！ [想定読者] ・人事のデータ活用方法の引き出しを増やしたい方 ・人事のデー…

はじめまして。SENSYリテール事業部の寺澤です。 はじめに この記事は、SENSYのリテール事業部の業務を参考にしたもので、これから小売データを扱う人やデータサイエンスを始める人に向けたものとなっています。 背景 今回は要件定義の中でもほとんど実務でしか触れることのない、データ連携について書いてみようかと思います。 コンペと実務の違い データサイエンス学習の入り口としてコンペがあります。しかし、コンペは大抵の場合、データは既に用意されたもので、1度きりの分析、学習、推論になります。実務的には机上検証(Poc)にイメージが近いでしょうか。実際にAIモデルを運用していく際には、データ連携の頻度や…