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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
- 5. 第一の失敗
• チームマネジメント無し
• 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、データが出力
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雑用的存
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
- 16. 第四の失敗
• Github issueに乗せただけでは進まなかった
• Github issueでむしろ遅滞
• Github issueはだれでもツッコミが入れられる
• 本質的な問題は抽象度が高く、だれでも一言言いたくなる
• 一瞬でバイク小屋の議論(bikeshed discussion)に陥る
• ツッコミ内容を検証しないと前に進めなくなる
• Github issueは名前が悪い
• タスクを書くだけでissueを解いてる気になってしまう
• データ分析とエンジニアの連携の失敗
• Github Issueを通じて、エンジニアとの連携が加速
• メンタルモデルの違いから、対立が発生
- 20. フラット組織からの脱却
• フラット組織が上手く機能するのはどういうときか?
• 問題が明確であり手を動かせば前に進む状態
• 人員に余裕があり、直近の課題に全リソースを投入しなくても会社が回る
状態
• Issueを解く人、研究開発をする人を明確に決める
• データ分析、エンジニア、デザイナの一部を研究開発として分離
• KPI管理から外して、イノベーションのジレンマから解放する
• コンフリクトの解決に、経営層が関与する
• 現場で物事を決めると、どうしても近視眼的になりがち
• トレードオフの解決には、ビジネスモデルの変更など、より上位的なアプ
ローチが必要なケースがある。そこまで変更できる権限と視野を持った人
が上位に必要