データ基盤の立ち位置を考えるのに
チームトポロジーの概念を活用した話
株式会社 MonotaRO IT部門 データ基盤グループ 小谷行樹
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datatech-jp Casual Talks #5
© 2020 MonotaRO Co., Ltd. All Rights Reserved.

名前: 小谷 行樹 (odani koki)
所属: 株式会社 MonotaRO IT部門 データ基盤グループ
経歴: 2022年4月 株式会社 MonotaRO 入社
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自己紹介

● 弊社におけるデータ活用/管理の取り組みと課題
● 目指すデータ管理体制について、
チームトポロジーの考えを用いて整理した
● 整理したデータ管理体制の状態に基づいて
今後注力すること
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発表内容

● 事業概要
○ 主に事業者 を対象に、自ら間接資材の在庫を持ち、自らオンライン
で売るEC 企業
○ コールセンター、商品採用、物流、マーケティング、
データサイエンス、IT など多くの業務とシステムを
自社開発、自社運用している
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MonotaROについて
▶ 業務オペレーション等のため1000以上のテーブルが稼働し・管理されている

● それぞれのドメインのアプリケーションの変更がデータ分析に影響を与える
● 正しい集計を行うには、それぞれのドメインの理解が必要だが、
ナレッジが局所化しやすい
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データ活用とデータウェアハウス
▶ 『ナレッジを集約し、システム等のデータを正しくより集計・分析しや
すいように加工したテーブル』であるデータウェアハウス（以下DWH）
の構築を目指す
顧客管理
商品管理
受注管理
アプリケーション 分析者
商品部門
SCM部門
独自テーブル
顧客管理
商品管理
受注管理
DWH
アプリケーション 分析者
商品部門
SCM部門

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現状のDWH構築
● DWHの構築、更新にはヒアリング等でのシステム・分析面でのドメイン情報の収集が必要。
● ドメイン情報の収集のコミュニケーションコストが高くリリースまでのリードタイムが増加
● DWHを構築するドメインを広げ継続的な改善を行いたいが、ドメイン知識をその都度収集す
るのではうまくスケールしない。
▶データの管理体制を整理する必要が出てきた。
DWH
データ
エンジニア
分析者
システム
エンジニア

● ドメイン知識を持った利用者自身で、データ基盤グループを介さなくても
ドメイン毎にデータの管理・改善が行える体制
● データの取得・活用に関するリードタイムの低減が期待できる。
目標とするデータ基盤の分散管理
プラットフォーム
データ基盤G
受注DWH 商品DWH

● 前述の管理体制に向けた整備を行う上で曖昧なところが出てきた。
○ 分散管理を行う上でのデータ利用者とのデータ基盤の責務の境界
● 上記が曖昧なことによりメンバー間で、前述の管理体制を
目指す上でやるべきこととそうでないことについて認識の齟齬が
生じたり、外部のチームの方に説明することが困難になっていった。
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データ基盤の分散管理を目指す中での課題
プラットフォームとしての立ち位置を整理したい

● チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計
○ コンウェイの法則「システムを設計する時、そのシステムは組織の構造を
模倣したアーキテクチャになる」を逆手に利用し、
「作りたいシステムに合った組織構造を設計する」ことを提唱
○ システムに合う組織を設計するための
4つのチームタイプと3つのインタラクションモードの類型を提案
○ 社内でも、勉強会が開かれるなどして普及していた
➤ 我々は分散管理という実現したいシステムが見えているので、
それに合うチームとしての立ち位置を整理するのに使えそう
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チームトポロジーとは

● ストリームアラインドチーム
○ 顧客に価値を届けるチーム
○ チームトポロジーではチームの基本系
● イネイブリングチーム
○ 新しいスキルを学習しストリームアラインドチームに還元し支援するチーム
● コンプリケイテッド・サブシステムチーム
○ スペシャリストの知識が必要な部分の開発・保守を担当するチーム
● プラットフォームチーム
○ ストリームアラインドチームが自律的に動けるようなサービスを提供するチーム
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チームトポロジー: ４つのチームタイプ

● チーム間のコミュニケーションのやり方を３つに分類
● コラボレーション
○ チーム間で密に協力してコミュニケーションをとる方法
○ 素早いコミュニケーションが可能だが、コミュニケーションにかかるコストが高い
● X as a Service
○ あらかじめ用意したサービスとして機能を提供する方法
○ 限定的ではあるが、オーナーシップが明確でコミュニケーションの負荷が少ない
○ プラットフォームチームに適している
● ファシリテーション
○ 一方のチームが主導して他方のチームを支援する方法
○ イネイブリングチームに適している
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チームトポロジー: ３つのインタラクションモード

● データ基盤の分散管理という目標とするシステムは見えていたが、
データ利用者との関係や責任の境界が曖昧であった。
● チームトポロジーの考え方を用いて整理すると
○ データ利用者が自律的に活動できる体制の構築を目指すためには、プ
ラットフォームチームが最も適している
○ プラットフォームチームに適したインタラクションはX as a Service
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データ基盤の立ち位置を考えるのに
チームトポロジーを利用した

● インタラクションがコラボレーション
などコミュニケーションコストが高い
ものが多い
○ コラボレーション: DWHの構築等
○ X as a Service: DWHの利活用
● コミュニケーションが都度発生
するため、解決までのリードタイムが
増加し、社内のデータ利活用に
スケールしない体制となっている。
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チームトポロジーで整理した 現状
データ基盤
データ利活用するチーム
X as a Service コラボレーション
プラットフォーム

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チームトポロジーで整理した 目標
● プラットフォームとしてデータ利活用
の増加にスケールできる体制の構築
● 利用者による自律的なデータの取得・
管理による、分析にかかるリードタイ
ムが低減を目指す。
プラットフォーム
データ基盤G
データ利活用するチーム
● インタラクションがX as a Serviceで
完結する範囲を拡大していく

● エンジニア的な専門知識がなくともDWHを構築、更新可能な体制の実現
○ dbt等のパッケージを導入し、エンジニア的な専門知識がなくともDWHを構
築、更新可能な体制の実現
● 利用者自身で自律的に探索的な分析やダッシュボードの作成を可能とする環境
の実現
○ Lookerの展開によるデータ品質の担保、ロジックの共有の容易化
● ポータルサイトの充実による利用者の自律的な問題解決の促進
○ 利用者自身でデータ活用・管理を可能とするナレッジの集約
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X as a Serviceに向けての取り組み

● 目標とするデータ管理体制を実現するため、チームトポロジーで
整理を行った
● 結果としてメンバー間の認識があいやすくなり、議論が進み
具体的なアクションにまで落としこむことができた
● チームトポロジーに限らず、一つの観点をメンバー間で共有し
整理を行うことが重要
● 今後データ利活用が自律的に行えるような体制の構築を進めていく
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まとめ

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