仕事について

データ分析のお仕事

データの活用を通じて、会社やユーザーにとっての新たな価値を生み出します。

データ分析チームの役割

データ分析のお仕事

メディックメディアのデータ分析チームは、データの活用を通じて、会社やユーザーにとっての新たな価値を生み出すべく尽力しています。
社内に存在している多くのデータを、Google Cloudのサービスの1つであるBigQueryに統合することで、効率的にデータを活用するための基盤を整備しています。そしてその基盤を用いて、SQL、Python、Google Apps Script、BIツールなどを使った可視化を行っています。
具体的には、学校教員が学生の学習補助を行う際に用いるユーザーの学習ログの可視化を行ったり、編集部がコンテンツの改訂方針の参考とするための各商品の購入・使用データをまとめたり、という業務を行っています。
また、社内で手作業で行われているデータ処理の自動化を行うことで、編集や営業のプロによりふさわしい時間の使い方をしてもらうことも、データ分析チームの大きな役割です。

データパイプライン構築
弊社サービスから各種データを収集・整備する基盤をGoogle Cloudで構築し、迅速なデータ活用と分析を実現する
ダッシュボード作成・管理
学習成果やビジネス状況をBIツールにて可視化し、編集職や営業職のデータドリブンな改善活動を推進する
ビジネス分析
ユーザー動向や事業データをPythonやスプレッドシートなどで分析し、サービスの成長戦略や改善施策の立案に貢献する
学習分析
学習ログや成績データをPythonやスプレッドシートなどで分析し、学習効果の最大化と個別最適化を実現する

データ分析チームのポリシー

データ分析のお仕事

分析チームのポリシーは、社内に存在するデータの価値を最大化することです。
データは財産であるとよく言われますが、それは原石のようなもので、磨かないと光りません。統合し、かけ合わせて、意味を与えることで、初めて真価を発揮するものです。
近年は、学生が勉強する環境もオンライン化が進んでおり、リアルタイムで得られる情報が増えてきています。これらのデータを、各種コンテンツの制作方針や会社の経営方針に活かさない手はありません。
分析チームでは、それぞれの部署と連携することで多くのデータを統合した基盤を作成し、編集者や経営陣にヒアリングを行うことでニーズを確かめながら、彼らが最も有意味に、効率的にデータを参照できるような環境の整備に取り組んでいます。
またこれらのデータを用いて、各種コンテンツのユーザー体験の向上にも貢献していきたいと考えています。

データの民主化に向けて

データ分析のお仕事

メディックメディアの社訓(Mission Statement)の1つに「データに基づいて考える」というものがあります。編集部も営業部もそれぞれの戦略判断を行いながら業務を遂行しますが、その判断の根拠としてデータを重視するべき、という指針です。
この指針の効果を十全に発揮するためには、社内にどのようなデータがあり、どのような活用方法があるか、を各社員が理解し、それらを自在に扱える必要があります。このように、データ担当者を介さずともデータが価値を持って動けるようになることを、「データの民主化」と呼びます。
データの民主化が達成された状態を実現するため、社員がデータにアクセスする敷居を可能な限り低くし、誰もが気軽にデータを利用することができる環境を整備することが、われわれデータ分析チームの使命です。

先輩のキャリアパス例

キャリアチェンジ型
新卒入社
12年目
医学系部署に配属
  • 書籍の編集業務 医学系参考書『レビューブック』『イヤーノート』『クエスチョン・バンク』
    医師国家試験解説
  • オンライン問題集の担当 『QBオンラインCBT』
編集職として入社し、医師国試関連の書籍の編集を担当。
1年目から書籍の編集統括を任され、本を1冊完成させる流れを身につけました。
googleスプレッドシートを用いた業務効率化などに興味を持ち、簡単なマクロなどを独学で作成しました。
23年目
分析チームに異動
  • 技術習得 分析業務のため、Python(pandas、 numpy、matplotlibなど)、SQLの技術習得
  • 医学データ分析担当 オンライン問題集や参考書の使用ログから、学習データの大学ごとの傾向や国試成績との関連を分析
大学ではデータ分析の専門ではなかったが、デジタルによる編集業務効率化を推進する姿勢を持っていたら、分析チームから声がかかり、異動。
新たな技術を身につけ、今までと違う形で会社に貢献しているという実感と成長を感じることができました。
45年目
分析チームユニットリーダー
  • 分析基盤管理 Google Cloudの管理担当となり、協力会社から技術アドバイスを受けながら、BigQueryにて作成した分析基盤の管理を行う。
  • 新規BIツール導入 コストとメリットを考慮しつつ、社内BIツールの乗り換えを行う。
分析チームのリーダーとして、スキルをチームメンバーで都度共有することで、属人化をなくし再現性の高いデータ分析が行える環境づくりに尽力しました。
Google Cloudの豊富な機能を日常業務に活かすため、日々勉強と試行錯誤を行っています。