【15-C-2】　データを活かす組織の作りかた、事業に寄り添う分析・機械学習基盤の育てかた

リブセンスでは複数メディアを運営していますが、4年ほど前からそれらのメディアを横断する専門の部署を設けてデータ活用に取り組んでいます。
前半では、どのような組織的な変遷を経て今に至るのか、組織の成功と失敗の歴史を紐解きつつご紹介します。
また後半では、データ分析基盤や機械学習基盤をなぜ内製するのか、基盤があることでサービス・プロダクトにとって何が嬉しいのか、リブセンスにおける試行錯誤から学んだことを中心にお話します。

谷村 琢也 [リブセンス]

株式会社リブセンス
テクノロジカルマーケティング部 部長

新卒でSIerに入社後、データ分析サービスを提供している会社に転職しデータアナリストとして経験を積みました。事業会社でのデータ活用に直接的に取り組むことを希望して5年ほど前にリブセンスに入社してからは、アナリストの立場でリブセンスの各事業に関わってきました。2017年からはテクノロジカルマーケティング部という部署を任されて、データ分析から機械学習、分析基盤の開発までリブセンスのデータにまつわる活動を推進する立場として働いています。

田中 祥太郎 [リブセンス]

株式会社リブセンス
テクノロジカルマーケティング部 Data Platformグループ エンジニア

2016年にリブセンスに入社し、データ分析基盤Livesense Analyticsの開発・運用、広告出稿最適化のための求人の応募率・採用率予測などに取り組んできました。現在では個別開発されてきた機械学習システムの横展開を進めるため、全社機械学習基盤の開発を行っています。