膨大なデータの海から未来のオールアバウトを見出すデータエンジニア・横山

大学卒業後、派遣のプログラマとして働いていました。2000年頃から長期の現場に入るようになり、サーバーサイドのアンチウイルスソフトの企業ではUNIXに深く携わりましたし、携帯電話会社では社内SEとしてグループネットワークシステムの保守・管理をしていました。そこから2013年2月にオールアバウトへ転職しました。

ずっとログを触ってみたいと思っていたんです。データマイニングという単語を初めて聞いたときに、「これだ！」と思いました。ユーザーの行動ログを見れば、何が必要とされていて、何が足りないのかも一発でわかるはずだと。そんなときに、オールアバウトで集計システムの担当を募集していたんです。総合情報サイト「All About」では、1,300もの幅広い領域にわたって17万本の記事を扱っているので、普通のWEBメディアでは見られないデータが見えるのではないかと考え、入社しました。

データサイエンティストとは主にデータを分析する人のことを言いますが、その業務内容の8〜9割が“データを集めて加工すること”と言われるほど、前処理にものすごい手間がかかっているんですね。データエンジニアは、そこをサポートする仕事です。例えば、データエンジニアがフロント側のWebアプリやメディア内に集計システムを入れておくことで、データサイエンティストがSQLを叩けば、一発でデータが届くようになる、といった具合です。

自分は分析に興味があったものの、データサイエンティストになるとデータを集めるところで苦労するのは目に見えていました。だったらデータを集めるところから始めて、そのあと分析もできるようになろうと思ったんです。オールアバウトでは最近、落ち着いてデータを分析できる環境が揃ってきたので、まさにこれから、本来やりたかったデータサイエンティストの業務にも入っていけるというところですね。

そうですね。以前、同じ質問を詳しい人にしてみたところ、営業サイド、もしくはエンジニアサイドからデータサイエンティストになるパターンは、50:50くらいだということでした。“何のためにデータ分析をするのか、よく知っていること”と“どうやればできるのか、よく知っていること”。この2つのスキルが合わさってこそのデータサイエンティストなので、両方からの流れがあるみたいですね。

社内独自の集計システムとGoogle Analyticsの集計の仕組みを一手に担い、編集や営業に対して、それぞれに必要な数字を報告できるようにするのがメインタスクです。最近では、Google AnalyticsをGoogle Analytics 360 Suiteにしたので、それを普及するための社内勉強会も始めています。メンバー構成としては、データエンジニア寄りの人が自分を含めて4人、社内のサポート側に寄っている人が2人です。