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新規プロダクト開発記 〜どうしたら業務知識をコードに落とし込めるのか〜 - Commune Engineer Blog
はじめに はじめましてこんにちは。2021 年 11 月にコミューンに入社した中野です。現在は SuccessHub というコミューンの新たなプロダクトを開発しています。 この記事では新規プロダクトの開発を通して、筆者が「どうしたら業務をコードに落とし込めるのか」実践したことをお話しします。 はじめに 背景 まずは書いてみた 業務知識をヒアリングする 核となるモデルを作る モデル同士の関係や階層を確認する コードで表現する なぜ業務知識を理解することが必要なのか 終わりに 背景 SuccessHub の開発を始めて数ヶ月経った頃、カスタムフィールドという機能を作ることになりました。 カスタムフィールドとは簡単に言うと、クライアントが保持している顧客データを自由なフォーマットやカラム名にカスタマイズしてテーブルUIに表現できる機能です。 [カスタムフィールド] 日付をYYYY年MM月 や Y
株式会社エス・エム・エスのプロダクトマネージャー、キムダソム氏が、顧客が抱える問題の解像度を上げて事実を明らかにするプロセスである「プロダクトディスカバリー」において、ミニリサーチを実施して得られることを紹介します。 本セッションのテーマは「プロダクトディスカバリー」 キムダソム氏：本日、私から話をするのは「BtoBの顧客理解が捗るミニリサーチ」についてです。 プロダクトマネジメントのカバー範囲は、プロダクトの戦略だったり、ビジネス戦略から実際動くものを作るまでのステークホルダーとのコミュニケーションだったり、データの分析だったりと、多岐にわたって広がっています。（スライドを示して）その中でも本日のテーマに特に関わっているのが、右上のプロダクトディスカバリー領域です。 プロダクトディスカバリーとは、顧客が抱える問題の解像度を上げて事実を明らかにするプロセスで、優れたプロダクトディスカバリー
エリック・エヴァンズが提唱した、ユーザーが従事する業務に合わせてソフトウェアを開発する手法、ドメイン駆動設計。今やユーザーファーストの考え方は常識になりましたが、それを実現するための開発手法とは具体的にどういう考え方で成り立っているのでしょうか。成瀬允宣さんの『ドメイン駆動設計入門 』（翔泳社）から抜粋して紹介します。 本記事は『ドメイン駆動設計入門 ボトムアップでわかる！ドメイン駆動設計の基本』の「Chapter1 ドメイン駆動設計とは」から抜粋したものです。掲載にあたり、一部を編集しています。 ドメイン駆動設計とは何か ソフトウェアを開発するとき、私たちは新たに何かを学びます。たとえば会計システムを開発するのであれば経理について学ぶでしょう。物流システムを開発するのであれば輸送や配送について学びます。ソフトウェアシステムを開発する上で学んだ知識は汎用的な知識であることもあれば、ある組織
前はECサイトの訪問数とコンバージョン率の分析を解説しました。 ↓↓↓ 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】 顧客の購買プロセスにおいて、訪問、購入の次のステップは継続訪問ですが、今回は継続訪問に直結したAU（アクティブユーザ－）とリテンション率のデータ分析を行います。 AUとリテンション率 訪問数とコンバージョン率を知ってるが、AUとリテンション率にあまり詳しくない方がと思うので、まずこの二つの意味を説明します。 AU（アクティブユーザー）：アプリ、SNS、ECサイトなどにおいて、ある期間内に1回以上ログインしたり、利用したりするユーザーのこと。「DAU」は1日あたりのアクティブユーザー、「WAU」は週間アクティブユーザー（Weekly Active User）、「MAU」は月間アクティブユーザー（
開発者がドメイン知識を習得することの重要性 デジタルトランスフォーメーション（DX）がうたわれて久しい昨今、システムの内製化に舵を切る企業は着実に増えているように見えます。その背景には、世界的に猛威を振るっている新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による影響も少なからずあります。直接会うということがリスクとなり、リモート会議や、文書も紙からデジタルへと、業務の変化が余儀なくされています。 しかし、業務の変化は社会情勢などの外的要因によるものだけではありません。むしろ事業拡大や転換などの内的要因によることの方がほとんどでしょう。システムはデジタル化した業務を体現しています。 介護事業所の事務システムを例に挙げます。介護報酬は、診療報酬と同様に利用者に提供したサービスごとに定められた点数（単位数）に、単位数単価を掛けることで計算できます。 この計算式をシステムに落とし込む際、どう考える
はじめに お久しぶりの更新です。 仕事の関係で、最近インターネット業界でデータ分析の仕事をする人と付き合うことが多いです。その中に、業務データを手に入れた時、「どんなデータを分析すべきか」、「どのような分析をすればいいのか」、「分析の結果をどのように活用するのか」、といったことがさっぱらわからない人がいます。その原因として、業務のフローや業務に伴う様々な課題に関する具体的なイメージを持っていないだろうと考えます。 【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門では、第九週は業務知識を習得することです。業務知識を勉強しなければと思うものの、どこから手を付ければよいものかに悩んだ方のために、ここはインターネット業界のECサイトを例に挙げて、業務フローや業務データの分析のポイントをご紹介します。 ご参考になれば幸いと思います。もしご意見があれば、コメントお願いします。 購買プロセス ECサイト
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膨大な業務知識・業界知識・ドメイン知識は“小さく調べる” BtoB・BtoC経験者のPMが語る、ミニリサーチの良さ
ドメイン駆動設計とは何なのか？ ユーザーの業務知識をコードで表現する開発手法について
業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-3】 - Qiita
なぜドメイン知識（業務知識）の習得が重要なのか？ 変化する知識に対応し続けるために
Masanori Kusunoki / 楠 正憲 on X: "システムが内製されていた時代、過去経緯と業務知識を持った職員を同じシステムに何十年も張り付けていた訳ですよ。社内でそーゆー仕事を抱えたくないからベンダーに丸投げして10年かそこらで取っ替え引っ替えするつもりが、手足とともに発注能力ごと失って身動きをとれなくなったんじゃないの？"
業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】 - Qiita
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