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失敗から学ぶデータ分析グループのチームマネジメント変遷 (デブサミ2016) #devsumi
- 9. データ分析グループの組成失敗例②
データサイエンティスト=高学歴、研究者 で採用
雇ったら、研究的な仕事しかしたがらない
難しい問題を、難しく解きたがる
研究における価値と、ビジネスにおける価値の混同
売り上げに繋がらない
研究 開発
システム
運用
アプリ
運用
営業活動
ログ
データ
データ分析
グループ
やったー
面白いデータだ!!
あいつら、現場に何も還元し
ないで、好きなことばっかり
やりやがって……
- 15. データ分析グループを正しく運用するには
エグゼクティブのサポートが必要
カバー範囲の明確化
会社として、データ分析グループのカバー範囲を明確にし、周知する
データ分析者自身にも、この範囲を意識させる
チームとして、カバー範囲を満たせるように人材を集める
システム面のサポート
データへの自由なアクセス
ログ収集インフラ、データ分析インフラの構築
データ分析者の書いたコードが、サービスに影響を与えないようにアー
キテクチャを設計、エンジニアとの対立を解消
会社として十分なお膳立てがなければ、ワークしない
データ分析は空軍みたいなモノ。パイロットだけでは機能しない
- 18. 第1の失敗
マネージメント無し
データ分析は3人
データ分析者が会社全体の雑用になってしまった
データ分析者は、コードが書ける、データが読める、データを出
力できる
営業とエンジニアの間に落ちた問題を拾っているだけの存在に
なってしまった
目の前の「見えている」アラートやトラブルに工数が
割かれ、製品開発を行うことができなかった
- 26. 考察:日産ではなぜうまくいったのか?
日産の状況
管理職の意思決定がボトルネック
「俺は聞いてないぞ!」「事前に根回しをしろ!」という管
理職を、
業務フローのレベルで、機械的に排除する仕組み
人的資源が豊富でタスクをこなせば前進する状態
経営が安定しており、多少のミスは許容できる
ベンチャーの状況
手数の少なさがボトルネック
ビジネスを成功させるには、アイディアが必要
赤字をVCからの調達で補填、多少のミスは致命傷
- 36. 第三の失敗
最初は正しく機能した
製品に繋がる様々な機能が実装された
「研究」に貼られたものの、どうやって検証
していいかわからないタスクは、管理の邪魔
になるので脇によけた
「要ブレークダウン系」で脇によけて
おく
ペイオフマトリクスに優先度の高いタスクが
無いのに、要ブレークダウンのポストイット
が増大
ちょっとまて、ここに貼ってあるのが、
ビジネスのコアじゃないか!!
- 39. 第四の失敗
GitHub issueに乗せたら、むしろ進まなくなった
GitHub issueは誰でツッコミが入れられる
本質的で抽象度の高い問題は、誰でも一言言いたくなる
一瞬で自転車置き場の議論(bikeshed discussion)に陥る
議論したからと言って良いものが生まれるわけではない
問題を解くには、十分な思考時間と決断が必要、
GitHub issueのフォーマットでは、issueを解くことが難しい
GitHubに乗せたら、エンジニアとの連携が加速
メンタルモデルの違いから、エンジニアとの対立が顕在化
GitHub issueは名前がクソ過ぎる。名前のせいでそのうえで活動するとissueを解いた気になってしまう。
- 45. 何が問題だったのか?
Issueを解く人の不在
Issueは管理しただけでは解かれない
皆、目の前のタスクに忙殺されて、誰もissueを深く考える時間
が取れなかった
ボールを全員で追いかける小学生のサッカーでは、ゴールを決め
ることはできない
職種間の利害対立を調整する人の不在
データ分析とエンジニアはカバー範囲が重複するので、コンフリ
クトを必然的に引き起こす
フラット組織と、データ分析グループの相性が悪い
フラット組織では職能による利害対立が、個人の対立になってしまう
データ分析グループを正しく運用するには、会社のサポートが必要
- 46. 結局どうしたのか?
会社組織をフラットから「普通の会社」にする
各部署にマネージャーを置き、利害対立をマネージャーが解決
十分な権限を持ったマネージャーが対立を解消することで、
コンフリクトの解決のために、ビジネスモデルの変更まで考慮すること
ができる
Issueを解く人を明確に定める
時間をかけて少人数でディスカッションして決める(少人数≒2人)
フラット組織を反省する
「2枚のピザ理論」のまま会社を大きくしてしまった
マネージメントをしないことを「フラット組織」と呼んでし
まっていた
会社としての、マネージメントの失敗であると認識した
かつて、プロジェクトマネージメントしないことを「アジャイル」と呼んでいたように……
- 50. 採用情報
Emotion Intelligence株式会社
東京都渋谷区恵比寿南2-19-7
VORT恵比寿Duals101
データ分析、エンジニアを募集中
データ分析
Python、Scikit-learn、redshift、Jupyter、mongodb
エンジニア
Coffee Script、node、mongodb、websocket、JavaScript
フラット組織から、普通の会社になりました