株式会社DataCurrentは「生活者も企業も安心してデータを活用できる世界に貢献する」というミッションのもと、適切なデータの取り扱いを起点に、戦略設計、開発、分析、可視化、運用までをワンストップで提供できる体制で、企業のデータ活用推進を支援するカンパニーです。
文化や特徴
チームの特徴や文化
行動指針
- 初期要求やただ要件通りに作る「開発専門エンジニア」ではなく、その背景にある本質的な課題を見つけ、技術によって解決に導く「課題解決エンジニア」を志向しています。
- 課題ドリブンで解決方法や最適な技術を選定していくため、継続的に学び続ける姿勢を重視し、支援しています。
強み
- 少人数ですが、それぞれが得意な領域を持っており、チームとして幅広い課題解決ができています。
- チームとして解決できる範囲を拡大するため、現在の事業フェーズでは「スキルは属人化、業務は非属人化」することを意図的に行っています。
弱み
- 案件やニーズに対してエンジニアリソースが不足しています。
構成とメンバー
チーム構成
- 事業会社全体の人数 ：約30人
- 開発チームの人数：約10人
開発チームの構成
- CTO
- エンジニアリングマネージャー
- テックリード
- ソリューションアーキテクト
- データエンジニア
- ソフトウェアエンジニア
- SRE
- データサイエンスエンジニア
CTO
全社の技術戦略と実行に責任を持ち、技術的なビジョンの共有や選定、開発計画などの役割を担います。エンジニアリングマネージャー
エンジニア組織のマネジメントを担い、チームビルディングやエンジニアの評価・育成等を担当します。テックリード
開発案件を技術面でリードします。開発物の品質向上やエンジニアの技術メンター等の振る舞いが求められます。ソリューションアーキテクト
社内外のステークホルダーが抱える課題やゴールを正しく把握し、解決まで導きます。課題抽出と解決策の提示、見積もりや要件定義、プロジェクトマネジメント等が期待されます。データエンジニア
データ基盤の構築とデータ運用を担います。マーケターやデータアナリスト等のデータ利用者が適切にデータを活用できる状態を構築、維持します。ソフトウェアエンジニア
クライアント向け自社向け問わず、ソフトウェア開発を行います。ソフトウェアと言いつつ、インフラ等を含むシステム開発におけるあらゆる技術的な実務を担います。SRE
システムの運用と改善を担います。運用オペレーションに止まらず、SLO/SLAに基づいたモニタリングや自動化等のコード修正を含む運用改善を行います。データサイエンスエンジニア
データサイエンススキルを背景に、課題の設定からモデリング、実装等のあらゆる工程の対応を含みます。 メンバー紹介技術的なやりがい・面白さ
技術的なやりがい・面白さ
多種多様なビッグデータを扱えます
WEB・モバイルアクセスログ、広告データ、パネルデータ、CRMデータ、購買データ、SNSデータ、オープンデータ等、社内外の多様な構造化・非構造化データに触れる事ができます。異なる立場や役割を同時に経験できます
クライアント向けの受託開発に加えて自社プロダクトも開発もしており、「SIerのエンジニア（外注）と事業会社のエンジニア（内製）」を同時に経験する事ができます。 また、データ基盤に限らずWEBアプリケーション等も開発しており、「データエンジニアとソフトウェアエンジニア」も同時に経験できます。クライアントに近いポジションでの受託開発
受託開発と言っても要件通りに作る案件はなく、クライアントに伴走しながら本質的な課題を把握し、最適な解決方法を検討・提案しながら課題解決に貢献します。クラウド開発スキルが身につきます
多くの開発案件をAWS／GCP上に構築しています。 Google Cloud認定パートナーを取得しており、パートナー向けのトレーニングコンテンツを活用したスキルアップが可能です。特定の技術ではなく幅広い技術に触れる事ができます
クライアントのニーズや課題解決に繋がる技術要素を都度検討します。 新しい技術を実際のビジネスに応用する機会も多いです。プロダクトについて
プロダクトについて
自社プロダクト
viz（https://www.datacurrent.co.jp/viz/）
マーケティング領域に特化したAuto MLツールです。主に営業やマーケターの方にご利用いただく事を想定しており、データサイエンスやMLの専門知識がなくても分析や予測ができるよう機能を絞り、UIもシンプルに設計しています。DataCurrent Tag Manager（計測タグ管理システム）
Google Tag Managerのようなタグ管理システムです。CMP（同意管理プラットフォーム）との連携やアンケート機能等も備えています。Anonymous Connect
企業が保有する会員のメールアドレスを安心安全に変換して、他社のデータと突き合わせするツールです。企業は自社データを他社データで保管することで、顧客の解像度を高めることができます。Consent Update
企業がデータ活用を推進するためには利用規約での明示と顧客からの同意が必要となります。本プロダクトは会員サイトに利用規約への同意を促すメッセージを表示するなど、企業のデータ活用を支援する同意管理機能を提供します。ユーザー属性類推
性年代等の属性が不明なユーザーの属性を類推します。類推結果は顧客分析や広告配信等に活用されます。クライアント向け受託開発 （例）
- GCP、AWS、Snowflake を活用した顧客データ管理基盤（CDP）構築
- CMP（顧客同意管理プラットフォーム）実装
- LINEやYoutube等の外部APIを用いたデータ収集・連携環境
- ファン分析や解約予測等のMLモデル構築
技術スタック
技術スタック
言語
Frontend
- JavaScript
- Vue.js
Backend
- Go
- Python
Other
- SQL
インフラ
- AWS
- GCP
コンピュート
- Google Compute Engine
- App Engine
- Cloud Run
- Cloud Functions
- GKE
- EC2
- Fargate
- Lambda
ワークフロー
- Digdag
- Step Functions
- Cloud Composer
- Dataform
- Workflows
ML
- Vertex AI
- SageMaker
- BigQuery ML
- Hivemall
- Datarobot
データベース
- MySQL
- RedShift
- DynamoDB
- Cloud SQL
- BigQuery
- Datastore
データ分析
- BigQuery
- RedShift
- Athena
- Treasure Data
- Snowflake
モニタリング
- Looker
- Looker Studio(旧名称：データポータル)
- Tableau
- Metabase
環境構築
- Docker
- Terraform
CI/CD
- AWS Code Build
CDN
- Amazon Cloudfront
コード管理
- AWS Code Commit
- Cloud Source Repositories
コミュニケーション
- Slack
- Google Meet
- Zoom etc
詳細事例紹介
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