データプロダクトの面接において、データの不一致や指標の不一致は、データドリブンな運用において避けられない障害となり、応募者が本当に実務経験を持っているかどうかを容易に露呈してしまいます。これらの問題にはどのように対処すればよいでしょうか？著者の共有をご覧ください。

データプロダクトの面接では、指標体系と指標の定義について頻繁に質問されます。これは主に、データ指標がデータ駆動型分析の核となる適用シナリオであり、データの不一致や指標の不整合はデータ駆動型運用のプロセスにおいて避けられない障害となるためです。この質問は、応募者が実際の実務経験を持っているかどうかを容易に試すことができます。

まず、一貫性のない指標の定義が客観的に存在することを認めなければなりません。

データ分析と応用のプロセスにおいて、命名規則、データ処理ロジック、ビジネス定義、統計手法など、様々な理由により、データの不一致が頻繁に発生します。これらの不一致には以下が含まれます。

• 同じ指標に同じ名前が付けられていること、統計定義に一貫性がないこと、命名規則が欠如していることなどはよくある問題です。異なる事業部門がそれぞれの部門の視点にのみ焦点を当て、全体的な視点を欠いていることがよくあります。例えば、財務上の収益は、1ペニーたりとも無駄にせず、厳密なロジックに従って計算されるべきですが、製品チームや運用チームはコンバージョン率を優先します。しかし、それぞれのKPIモニタリングレポートでは、両方の指標が「収益」という名前で呼ばれています。
• 名前が異なる同義語: メトリックは統一され、論理的に一貫していますが、異なる製品、異なるステージ、または異なるビジネス ユニット/製品マネージャー間で命名が一貫していないため、同じメトリックが異なるデータ製品ページで異なる名前を持つことになります。
• 定義が不明確で、「アクティブ ユーザー」と「訪問者数」など、同義語を単に言い換えているだけです。
• 名称が分かりにくい、不明瞭、曖昧、または過度に技術的であるため、指標を作成した人だけが理解できるような場合。例えば、コンバージョン率指標には注文作成コンバージョン率と注文完了コンバージョン率があり、「コンバージョン率」と単純に呼ぶと非常に読みにくくなります。
• ロジックが不正確で、メトリクスの説明も間違っています。例えば、UVメトリクスは「デバイスIDによる重複排除」と説明されていますが、実際には、重複排除ロジックは異なるプラットフォーム間で一貫していません。例えば、WeChatミニプログラムはUnionID、アプリはデバイスID、PCとH5はログインキーによって重複排除されています。
• データの追跡は困難です。データ製品のメトリクスには直感的なリンク追跡機能が欠けています。メトリクスデータの異常をトラブルシューティングするには、コードを調べてデータソースを確認する必要があり、これは時間と労力を要するプロセスです。ビジネス部門が朝にメトリクスの問題を報告し、結論が出る頃には、午前中の作業が全て終わっているかもしれません。
• データ品質の低さと指標管理における一般的な問題が相まって、データ指標に対する企業の信頼が著しく低下することがよくあります。データの変動が発見された場合、まず最初に行われる対応は、ビジネスの変化を考慮するのではなく、データ部門にデータに問題がないか確認することです。

II. 問題の原因を分析する

データ指標の定義における不一致は、主に以下の理由から生じます。

• 組織構造と機能分担：組織や部門によって機能やタスクが異なる場合があり、それに応じてデータのニーズや重点も異なります。例えば、製品部門はアプリのダウンロード、アクティベーション、コンバージョンに焦点を当て、運用部門はユーザーアクティビティと取引量に焦点を当て、マーケティング部門は広告配信プロセスの追跡に焦点を当てます。そのため、パフォーマンスを測定する際に、それぞれ異なる指標や定義が使用される場合があります。
• 統一基準の欠如：各部門にはそれぞれ独自のデータ分析ニーズがあります。統一されたデータ管理部門がない場合、各部門は独立して行動することになり、結果として統一基準の欠如につながります。その結果、同じ名称が異なる意味を持つ、あるいは指標の定義が曖昧になるといった現象が発生し、ユーザーが指標を誤用する原因となります。
• 人為的エラー：データ処理・分析のプロセスにおいて、人為的エラーによって指標の定義に不整合が生じる可能性があります。例えば、データのクリーニングや変換中にエラーが発生したり、統計手法の選択に偏りが生じたりする可能性があります。異なるデータ開発者によって開発された指標や、異なる段階で行われた論理的な変更は、いずれもデータの不一致につながる可能性があります。

III. 問題解決のアプローチと方法

指標システムの構築と管理：事業全体の戦略目標と業務計画に基づき、コア指標と統計ロジックを含む、事業の健全性を反映する包括的な指標システムを段階的に構築します。すべての事業ラインが同じ指標の定義と基準に準拠していることを確認し、指標作成のための標準業務手順（SOP）を確立します。

データ標準の開発:ビジネスで認識される指標の定義を明確にし、属性レベルのデータの意味と企業が従う必要のあるビジネス ルールを記述するデータ標準を策定して、人々が同じデータに対して共通の理解と準拠を持つことを保証します。

データソースと処理方法の検証：データの処理と分析を行う前に、データソースと処理方法が一致していることを確認する必要があります。一致していない場合は、適切な調整と修正が必要です。

データ定義を確認する:データを処理および分析する場合、メトリックの統一性を確保するために、異なるビジネス ラインで使用されるデータ定義が一貫しているかどうかを確認する必要があります。

体系化された指標管理：指標管理の概念は長年存在し、様々なインターネット企業が独自の管理プラットフォームを構築してきました。指標管理システムの構築に関する多くの記事を読むと、そのプロセスは概ね類似していることがわかります。主な焦点は、アリババのOneData理論を方法論的基盤として用い、指標管理の問題点に対処することにあります。同じタスクは一度だけ実行すればよく、残りの作業は、指標の作成と再利用をより標準化し、効率化するための製品化されたソリューションを提供することです。これには主に以下の内容が含まれます。

• 指標作成のための協働メカニズムを構築する。指標の作成は、申請、審査、データ開発、オンライン申請というプロセスを経る必要がある。これにより、指標作成プロセスが統合され、指標構築における恣意性による「汚染」を回避する。
• 指標の命名と定義に関する標準化されたガイドラインを確立し、アトミック指標、ビジネス制約、統計的ディメンションを組み合わせてこれらのルールをプラットフォームに統合します。このルール体系によって、指標の出力が制御されます。
• オンライン インジケーター ディクショナリは、オフライン ドキュメント (Excel) でインジケーターを管理するときに発生する、共有の難しさ、タイムリーでない更新、アクセス制御の欠如などの問題を解決します。
• メトリック データの論理バインディングとは、メトリックのビジネス メタデータを維持するだけでなく、メトリック データがどのモデル、どのフィールド、およびどのような計算ロジックから取得されるかを指定して、メトリックの技術メタデータを確立する必要があることを意味します。
• メトリクス出力とメトリクス管理の最大の価値は、データ製品向けのデータ出力を提供することにあります。Hiveレイヤーモデルを、MySQL、Greenplumn、Kylin、CKなどの優れたクエリパフォーマンスと2次レベルのレスポンスを備えたクエリエンジンと同期させ、JDBC接続へのインターフェース呼び出しを通じてデータを直接取得します。

トレーニングとコミュニケーション: さまざまな事業ライン間のコミュニケーションとトレーニングを強化して、全員がデータ メトリックについて共通の理解と認識を持つようにし、誤解や曖昧さを減らします。