Celes Iizuka

Self introduction

【キャリア概要】
通信業界向けのWEBアプリケーション開発を２年半、社内外向けシステム開発を約３年半、データエンジニアリング、データ分析を３年経験しています。ヒアリング、要件定義〜テスト、運用・保守までの上流工程から下流工程まで幅広い経験があります。現在は、データエンジニア・データアナリストの経験を最大限に活かして機械学習エンジニアとして、経営指標の決定やテータ分析に必要なデータ分析基盤の構築を行いながら、ダッシュボードや機械学習モデルの構築を実施しています。最近では、プロダクト改善（主にUI／UX改善）の効果検証、クライアントの利用状況を向上させるためのデータ分析と解約防止に繋がるチャーン分析（churn analysis）のための予測モデルの構築を行いました。

■ユーザー目線の開発と提案
ユーザーに喜んで頂けるにはどうすれば良いか、という点を常に考え続けることができます。まず、ユーザーの要望を、繰り返しヒアリングすることで認識のズレなく把握します。そして、曖昧な要求をシステムという具体的なソリューションに落とし込む上で、どうやったらお客様により使いやすさを喜んでいただけるか考え開発します。お客様に提案する際には、自身がシステム全体を幅広く理解した上で、機能ごとの説明をすることで、お客様によりご納得頂けるように努めています。

■情報収集と学習意欲
IT業界の知識は皆無からのスタートで、書籍やインターネットを通じた情報収集は勿論、自ら実際にコーディングし実装するというプロセスを繰り返すことで、システムの理解を深めることで、業務において、基本設計から総合テストの工程まで一通りキャッチアップすることができました。現在でも、自身のスキルアップの為に、自宅でPython、PHP、SQL、JavaScript(JQuery)、HTML5、CSS3に関する学習を行っています。

■今後の展望
技術力を深めていくとともに、ビジネスに良い影響を与えられるようなデータエンジニア・データアナリストに成長していきたいです。定量的・定性的にユーザーが使いやすいと思える、楽しいと思えるシステム開発を追求していきたいです。また、ゆくゆくは得意な英語力を活かし、グローバルにスケールするプロダクトを開発していきたいと思っています。

【直近の担当フェーズ（データ分析）】
　・問題発見
　・データ収集
　・データ整備
　　・データクリーニング
　　・データ操作
　・探索的データ解析
　・データ探索
　・結論＆予測
　・レポーティングとコミュニケーション

【直近の成果】
・データパイプラインの構築（GCP、BigQuery）
プロダクトのデータベース（マルチクラウド）から、データ分析に必要なデータを収集・整形・加工（データレイク→データウェアハウス→データマート）するデータパイプラインを構築し、ダッシュボード（Data Studio、Tableau、Lookerなど）や機械学習モデルとして使用するデータマートをBigQuery上に構築するデータエンジニア兼テクニカルディレクターとして対応。
結果：データ整備（データ収集、整理、加工）が容易となり、意思決定やOKRに必要なデータ抽出がより迅速に対応できるようになり、データ収集からデータクレンジングし、データを提供するまで2日掛かるが、平均1時間未満まで下げることができた。

・解約防止（探索的データ解析）
ユーザーの基本情報や属性データと行動履歴をベースにしてデータ分析（機械学習）を実施した結果、解約の因子を特定することに成功し、それらの因子を基に解約する可能性のあるクライアントをモニタリングし、対策を検討・実行する関係者にフィードバック。
結果：解約率5%未満の維持

・自社プロダクト改善
開発部が実装するプロダクト改善（新機能の実装、改修）に関わるデータを定義し、その効果を測定するためのデータ整備とデータ分析を実施し、その効果を開発部をはじめ関係者にフィードバック。直近では、弊社プロダクトのUI／UX改善に関わるプロジェクトに対応。
結果：エンドユーザーの利用状況の向上（約30％アップ）

・レポーティング用のテンプレートの作成
カスタマーサクセス部や管理部が提出するレポートの雛形の設計と作成を担当。Google App Scriptで、データマーケットからデータを収集・加工する処理や自動実行処理を実装。
結果：対クライアント用のレポーティングに限らず、経営会議や事業の意思決定に関わるデータ分析に必要なデータの準備が容易かつ迅速に対応できるようになり、平均2～3時間ほど掛かるレポーティングが30分まで下げることができた。