エクサバイト級の多様なデータを適切に抽象化し、汎用的な意味のある抽象化された価値を発見する

エクサバイト級の多様なデータを適切に抽象化し、汎用的な意味のある抽象化された価値を発見する

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プレイド
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EngineerDataScientist

このissueで取り組むこと

データを適切に抽象化しKnowledge化することで汎用性を持たせ多数のクライアントに価値を持たせる

  • ”ビッグデータ”時代で大量のデータを保持できる環境は整いつつありますが、保持したデータを実際にどう生かすかについてはまだまだ試行錯誤の余地があります。
  • 一つの原因としてどういう風に分析すべきかという問題が、個別具体の問題に落ち込み再利用可能な方法を生み出しにくいです。
  • その一つの解決策として、データの形を揃えて処理し、適切に抽象化、汎用的意味化することによって再利用可能な手法が生み出せないか模索しています。
  • データから汎用的意味が抜き出せるようになると、様々なクライアントに対してデータの活用の仕方を示すことができるようになります。

これまでやってきたこと

  • Web上のユーザー行動からコンテキストを自動抽出するためのJS SDKやレポートの開発

  • ユーザー行動データとその他のデータを統合管理し、施策やレポートや機械学習モデルにシームレスに連携するDatahubの開発

  • 業界や企業を横断したWeb/Appの行動データを抽象化し、汎用的に使えるレポートやクエリやアクションのテンプレートとしてナレッジ化

このissueの魅力

様々な傾向を持つデータの中から意味のある抽象化の仕方に試行錯誤できる

  1. 様々な分野のサイトのユーザーの行動のデータや、クライアントのデータの見方考え方をみながら、実データを元に意味抽出の試行錯誤ができる
  2. 最新のデータ分析手法を駆使して、最新のリアルワールドのデータを使って現実的課題を解くという、幅広い視野が必要で高度な課題にトライできる

担ってほしい役割・責任

抽象化のためのデータ分析、モデル作り、もしくはそのための基盤作り

  1. 抽象化のためのデータ分析を、自らアイデアを提示しながら試行錯誤できる
  2. 抽象化に必要な技術やデータ処理のアイデアやアルゴリズムを創出し実装する

役割は決めない

  1. 課題を解くための手段を自由に選択可能にするため、個々人の役割は決めていません。
  2. プロダクト全体を俯瞰し、課題だと思う部分は、主体的に取り組むことができます。

本issueへの社内メンバーからのオススメ

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Engineer 物井 達也

大量のデータが既に溜まっているということはもちろんですが、別のデータを計測する必要が出たらすぐに実装、そして展開していけるというところもプレイドの強みの一つです。

プロダクトのアップデートが非常に速いのでデータ分析も素早く試行錯誤できます。

エクサバイト級のデータ分析を汎用的な機能に落とし込んで提供し、またデータを見るだけで終わらずに実際のアクションにまでつなげられているプロダクトはほとんど存在しません。

この非常に難易度の高い課題に一緒に挑戦しませんか?

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