次世代のデータ基盤を、私たちと創りませんか?
KARTE Datahub(以下、Datahub)は、これまでお客様の多様なビジネスを支えるデータ活用基盤として機能してきました。しかし、急速な市場の変化とAIの台頭は、データ基盤そのものに抜本的な進化を求めています。エンタープライズ領域向けに強化しAIとの連携を前提とした次世代のデータ基盤として、このDatahubを再構築することは、プレイドの重要テーマの一つと位置づけられています。
AIの進化などによってデータの重要性の可能性の認識が改めて高まっていますが、データから価値を引き出すには、データ基盤の根幹にあるセキュリティとアクセス制御が不可欠です。「誰が、どのデータに、どのようにアクセスできるのか」を明確にし、セキュアかつ適切にデータを分離・管理できる基盤があって初めて、安心してかつ効果的なAIやデータ活用ができます。
また、私たちDatahubチームはAPIファーストを徹底したプロダクト設計を押し進めています。Datahubの管理画面だけでなく、APIを通じて多様なシステムやインターフェースからの柔軟なデータアクセスを可能にすることで、データの価値を最大限に引き出し、活用領域を広げます。
Datahubは単なるデータのハブではありません。未来のビジネスを形作る人とデータの可能性を追求し、実現するための舞台です。私たちと共に、これからのスタンダードとなる次世代のデータプラットフォームを創造していく、高い技術力と本質的な課題解決への情熱を持つエンジニアを求めています。
プロダクト概要
Datahubは、KARTEシリーズのデータ基盤として、お客様の多様なデータソースを統合し、そのデータを顧客体験の最適化へと繋げる役割を担ってきました。企業内外に散らばる顧客データを集約・加工することで、単なるデータ分析に留まらず、リアルタイムの顧客行動に合わせたパーソナライズされた接客アクションや、より深い顧客理解に基づく高度なデータ分析を可能にしてきました。
具体的には、企業が保有するさまざまなデータを柔軟に連携・統合し、以下のような価値を提供しています。
- 顧客理解の深化: ユーザー情報を多角的に紐付け、行動履歴や属性情報など、あらゆるデータを統合することで、顧客一人ひとりの深い理解を促進します。
- パーソナライズされた顧客体験: 統合されたデータに基づき、顧客に最適化された接客アクションやコンテンツ提供を可能にし、顧客体験の質を向上させます。
- データドリブンな意思決定: SQLによる高度なデータ抽出や、可視化機能、ジョブのスケジュール実行などを通じて、データに基づいた迅速かつ精度の高い意思決定を支援します。
- 多様なデータ連携: 外部サービスとのシームレスな連携により、Datahubのデータを活用した幅広いソリューション展開を実現します。
参考資料:KARTE Datahubとは
取り組んでいるテーマ
エンタープライズ領域の要件に耐えうる次世代のデータ基盤
現状、特にエンタープライズ企業においては、複雑なデータガバナンス管理やデータ鮮度維持の難しさといった課題が顕在化しています。Datahubはこれらの課題に対し、KARTEと併存するCDPとして再構築を進めています。
これから加わる方には、以下の主要テーマで貢献していただくことを想定しています。
1. 厳格なデータ権限管理と強固なセキュリティ確立
エンタープライズの要件に耐えうるデータ基盤の核として、私たちは堅牢かつきめ細かい権限管理を確立します。これにより、機密性の高い企業データを保護しつつ、適切なユーザーが必要なデータにのみアクセスできる環境を実現します。「守り」があるからこそ、ユーザーは安心かつ自由にデータを活用できる、その土壌を整えることを目指しています。
- 企業データのセキュリティと利便性を両立させるため、堅牢かつきめ細かいデータ権限管理を設計し、アクセスを必要最小限に抑える仕組みを徹底します。
- エンタープライズ顧客のニーズに応じ、顧客ごとの独立環境を提供するシングルテナント化も推進し、データの分離とセキュリティをより強固なものとします。
2. APIファーストなデータアクセスと連携基盤の提供
誰もがデータを扱いやすく、その価値を最大限に引き出す環境を追求し、外部システムとのスムーズなデータ連携を実現します。
- APIファーストなプロダクト設計を徹底し、Datahubデータと外部システム・AIの容易な連携環境を構築。管理画面外からのデータ操作も柔軟に。
- 膨大なデータを安定処理するジョブ基盤を開発し、システムの信頼性を確保。
3. AIによるデータ活用の高度化と価値創造
AIの力を活用することで、企業に眠る膨大なデータを新たな価値に変え、創造します。
- 生成AIモデルとの連携を強化し、KARTE CraftのAI機能と連携。セマンティック検索など高度なデータ活用を実現。
- 構造化・非構造化問わずあらゆるデータを統合し、シームレスなデータ連携を実現。AIが最大限にデータを活用できる環境を整備。
- データの活用状況を可視化するデータリネージを構築し、データ利用の透明性と効率性を向上。
SQL不要でデータを扱うことができる、非エンジニアとエンジニアのためのコラボレーションツールの開発
SQLによるデータ加工は柔軟性が高い一方で、習得には専門的な知識と訓練が必要です。データアナリストだけでなく、マーケターや事業部門のメンバーなど、多様な背景を持つユーザーが直感的にデータを活用できる環境の提供が喫緊の課題です。そこで、GUIとSQLを組み合わせたパイプライン構築を目指しています。
異なるデータリテラシーを持つユーザーの協働を想定し、以下の方針で開発を進めます。
- 日常運用はGUI、複雑なデータ加工はSQLといった使い分けにより、開発コストを抑えつつ段階的にGUI機能を拡張
- 複数のクエリ(GUIおよびSQL)を組み合わせ、部品ごとに改善可能なSQLパイプラインとして実装
また、このパイプラインで生成されたSQLはBigQueryでそのまま扱えるようにしており、BigQueryの進化に合わせてDatahubも柔軟に進化し、常に最新技術や機能を活用できる設計を目指します。
開発チームの働き方
開発アプローチ
日々のユーザーフィードバックに基づくボトムアップの改善から、全社的な戦略に基づくトップダウンのプロジェクトまで、状況に応じたアプローチをとっています。優先順位の決定は、エンジニアとプロダクトマネージャーで話し合い、チーム全体で行います。エンジニア・プロダクトマネージャーそれぞれの役割を超えて、チームで要件の整理から設計〜実装まで行うことが多いです。
開発サイクル
四半期ごとに大きな目標を設定し、進捗の共有や相談などは週次ミーティングで行なっています。Issueの管理は、GitHubのプロジェクトボードに集約しています。設計・要件の整理をしているタイミングなどはミーティングを頻繁に行うなど、状況に応じて同期・非同期のコミュニケーションを使い分けています。
技術スタック
プレイドのメインスタックであるReactとNode.jsを中心に採用し、フロントエンドとバックエンドの開発を進めています。
プロダクトの性質上、大規模データ処理が重要な役割を果たしているため、BigQueryをヘビーに使用しています。また、インフラ関連の技術比重が高いのが特徴で、スケーラビリティと安定性に重点を置いた開発を行っています。
ワークスタイル
基本的には個々人に任せていますが、Datahubチームでは火曜・金曜を推奨出社日とし、対面でのコミュニケーションの機会を大切にしています。業務時間に関しては決まったものは設定しておらず、家庭や個人の都合などで、中抜けなども柔軟に可能です。子育てをしているメンバーも多いため、9:00-18:00頃に働く人が多い傾向にあります。
チーム構成
Team Head、プロダクトマネージャー(2名)、エンジニア(5名)、デザイナー(2-3名)など、多様なスキルを持つ約10名のメンバーで構成されています。※2025年7月現在
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