発端はぼくのtweetから
ぼくが所属している勉強会グループで話題になった。
（写真1枚目）
（写真2枚目）
本当にしまさん（ぼくの研究室の同期）の言っている通りで、初期のスタートアップでBIチームを立ち上げるには、
1. データを収集する処理をアプリケーションに実装
2. 分析基盤の構築
3. ビジネスを理解したうえで、分析基盤を使った分析の実施このあたりがまるっとわかる人材がいるのが望ましい。
ちょっと詳しく書くと以下のようなイメージ
1. データを収集する処理をアプリケーションに実装
- ある程度のモダンなアプリケーションの実装（バックエンド、フロントエンド）と運用の経験がある
2. 分析基盤の構築
- BigQueryとRe:dashなどを使った分析基盤（インフラ）を構築できる
- 分析基盤のパイプラインの構築やデータ処理のバージョン管理を行える
3. ビジネスを理解したうえで、分析基盤を使った分析の実施
- ビジネスを理解して、KPIの分解・策定をできる必要はある
- 技術としては、SQLを書けることが求められる
YOJOのBIチームについて
YOJOでは、ぼくが本格的にBIチームを立ち上げたばかりで、まだまだ本格的な分析基盤が整っているとは言い難い。
これまでは、バックエンドのRailsからspreadsheetに必要なデータを直接吐き出して、マーケティング責任者の倉内さんが書いたスーパーエクセル関数たちで運用してきた。
それでも、必要なKPIはかなりの割合取れている（モニタリングしているKPIは数十は軽くある）し、シード〜プレシリーズAのスタートアップにしては、絶望的に悪くはない状況だったとは思う。
でも、会社が大きくなってくるとあるあるのspreadsheet限界問題（ここでは割愛）もやってきて、本格的にBigQuery、re:dashの運用を始めた。
上記のことをぼくは（助けを借りながらなら）ある程度できるようになったが、まだぼく以外に責任者クラスをやってもらえる人材はいない。
特にぼくらのようなのようなこれからどんどん変化していく会社では、プロダクトの進化に伴ってKPIも頻繁に変わるし、（twitterで言ったように）そのたびにデータを取れる仕組みをアプリケーションに埋め込まないといけない。
メンテナンス性も考えてBIのパイプラインも組み立てなければならない。
正直、かなりめんどくさいので、経営陣のかなり強いコミットがなければいつまで経っても立ち上がらないのではないだろうか。
ぜひ話を聞いてみたい、やってみたいという方がいればDM（https://twitter.com/ueeeeniki）ください！
YOJOで行っている機械学習への取り組みも近いうちに紹介したい。