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primeNumber 社のカンファレンス 01 に参加しました！

hiracky16

01（zeroOne） とは？

先日、primeNumber（TROCCO などのサービスを提供している企業）社が主催するオフラインカンファレンスに参加してきました。このイベントには、データエンジニアやアナリストといった技術的な専門職はもちろん、マーケティングやセールスといったビジネスサイドのメンバーも多く集まり、幅広いデータ活用者が一堂に会する貴重な機会となっていました。詳細については、以下のイベントページからもご覧いただけます。

参加した理由

普段から利用している TROCCO や primeNumber さんが発信する最新情報や、これからの戦略的な取り組みを直接耳にしたかったのが一番の理由です。さらに、数少ないデータエンジニアリング特化型のカンファレンスで、他社の事例や実践方法を学ぶ貴重な機会を逃したくなかったことが参加の大きな理由でした。

また、pUG（旧 TROCCO UG）でこれまでに知り合った方々と再会し、意見交換をする場としても期待していました。加えて、弊社がジョブボードを掲載していたこともあり、それを実際に確認してみたいという個人的な興味もあって足を運びました。

ファインディのジョブボードを載せてもらいました！

※ きれいに飾ってもらって感謝です！記念に一枚もらって帰りました！

全体を通しての感想・学び

TROCCO をはじめとするデータエンジニアリングを支えるツールの進化

まず熱いのが TROCCO のコネクタが増えることです！
TROCCO を勧める上でコネクタにないものに関しては HTTP コネクタ or CSV でダウンロードしてきてスプレッドシート経由で取り込むみたいな回避策を案内していたのですが、今回のアップデートでその必要がなくなります。特に嬉しいのが会計領域と人事領域のコネクタが増えたことです。嬉しくなって早速社内の人に勧めました。

その他にもコネクタを自作できる機能や Terraform Provider for TROCCO の正式リリースも熱いですね…！CDC 機能も気になります 👀
今後とも目が離せない機能が目白押しで、これからもお世話になります🙏

さがらさんの「2024年のModern Data Stackのアップデートを振り返ってきました！」については知らない情報もあり勉強になりました。

先日 re:Invent で発表になった S3 Tables をはじめとするデータレイクハウス周りの動向が一枚のスライドにまとまってわかりやすかったです。ストレージとコンピューティングが完全に分離する流れになりつつある中、DWH 製品を出す各社は周辺機能の拡充に注力しているのかなと見て取れました。

今まで通り Modern Data Stack に沿った技術選定をしつつ、生成 AI がワークするようなメタ情報やデータ整備は持続できるようなデータ基盤を目指していこうと思いました。

データドリブンな文化醸成の大切さ

データマネジメントはデータチームだけで進めることは難しく、周りの理解やその活動の効果を一緒に感じることが必要だと思います。各社 BI や生成 AI を用いてデータ利活用やマネジメントの裾野を広げていっているがわかりました。

例えば、社内で Looker の研修プログラムを提供している会社や、生成AIを活用したリスキリングプログラムを導入している会社もありました。一方、primeNumber さんでは、プロフェッショナルサービスを通じてデータドリブンな文化の醸成や環境構築の支援を行っており、サポート体制が非常に魅力的だと感じました。こうした伴走型のアプローチにより、効果を実感しながらデータ基盤を一緒に育てていく戦略は、私たちの組織にとっても参考になると考えさせられました。

また、「いま、データに必要な解像度」のセッションでも多くの気づきがありました。（当日は聞けなかったため、後日資料を拝見しました。）特に印象的だったのは Thema 3 の「データに求められる態度とは？」という部分です。

一般的に、データは客観的であるとされますが、このセッションでは「主観と客観の重ね合わせ」が重要であると語られていました。例えば、セグメント化を行う際、その分け方は「世界をどう見たいか？」という主観に大きく依存します。仮説や問いを設定するのは我々自身であり、その主観的な仮説を検証するために、客観的にデータを見るというプロセスが本来のあるべき姿であると再認識しました。

しかし、実際には最初の仮説や問いの設定で終わってしまうケースが少なくありません。データを活用して仮説をより強固なものにできることを知ってもらう活動が、これからますます必要だと感じました。

RevOps による収益最適化の活動

最後に、「The RevOps Model 型ビジネスモデルで成果を出すためのデータ活用術」のセッションについて感じたことを書きます。私はデータエンジニアとしてマーケティングやセールスのKPIには詳しくありませんが、縦割り構造による一貫性のない数字を追いかける経験は少なからずありました。このセッションを通じて、サイロ化が進んだチームや組織をデータ活用で打破する取り組みが、RevOpsの本質であると理解しました。

先日「RevOps の教科書」を読了しましたが、このセッションではさらに具体的なステップで RevOps が解説されており、非常にわかりやすかったです。

サイロ化が進むと、組織ごとのデータ解釈に偏りが生じることがあります。しかし、今回のカンファレンスで掲げられていたテーマ「Data is TRUTH」の通り、組織全体が共通のデータを基に全体最適のアクションを取ることが重要だと再認識しました。小さな改善から着実に Ops を見直し、理想的なデータ活用の形を目指していきたいと改めて思いました。

まとめ

総じて 1 日中データエンジニアリングについて没頭できる素晴らしいイベントでした！TROCCO をはじめとするデータエンジニアリングツールの進化によってデータ活用の裾野がますます広がっていることを実感しました。

データエンジニアに関する最新のトレンドを学び、実際の事例を知ることで、多くのインスピレーションを得ることができました。特に、各社が進めるデータドリブンな文化醸成の取り組みや RevOps の事例に関してはすぐにでも実践してみたいものでした。

イベントを開催してくださった primeNumber さん、そして当日話した皆様、本当にありがとうございました！

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