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事業フェーズに応じた分析チーム体制の改善 / Improve analysis team s...
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Masaya Hirano
November 10, 2021
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事業フェーズに応じた分析チーム体制の改善 / Improve analysis team structure to business phase
Masaya Hirano
November 10, 2021
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Transcript
事業フェーズに応じた分析チーム体制の改善 Analyst Meet - 事業成長をリードするアナリストとは - 平野 雅也 2021/11/10
自己紹介 • 名前:平野 雅也(Hirano Masaya) • SNS:retty, youtrust, twitter •
所属:Retty株式会社 データ分析チームMGR • 職種:エンジニア→データアナリスト • 食種:ステーキ(補足:Rettyには食の担当制度があります) ▼過去の取り組みがわかる記事 Retty データ分析チーム 2020年の振り返り - 意思決定支援/分析民主化/データ基盤/ML
Rettyについて
ミッション 4 食を通じて 世界中の人々を Happyに。 世界に誇る日本の文化であり、世界中の人々の 暮らしの中心でもある、「食」という分野で、お店 を探す人とお店の人の双方がHappyになれる、 そんな世界を実現したい。その為に、お店をオス スメするというポジティブな感情で人をつなぐ事
がRettyの目標です。
あなたにBESTな お店が見つかる プロダクトビジョン
次世代の店舗づくりを支援するオーダーシステム 新規事業:モバイルオーダー
ここから本題
事業フェーズに応じた分析チーム体制の改善
Q)事業成長をリードするアナリストとは? A)攻めも守り(DataOps)もできるアナリスト 本日は守りを焦点とした話 イベントテーマとの繋がり
データの価値を高める仕組み作り データ活用者にデータを届ける(データパイプラインの構築) データ品質を高い状態にする(DWH開発) データ活用のためのツール作り(BI開発) 2018年4月にチーム発足
意思決定の最大化 組織で発生する意思決定の 「早さ・納得感・正しさ」を高める 組織の意思決定を最大化がミッション メ イ ン 領 域 意思決定支援 アナリストが、現場の意思決定を定量 定性分析を用いて支援する データを活用して、ユーザーさ ん/飲食店さん/クライアンさん に価値提供 データを活用する機能開発 (e.g お店のレコメンド, 人気店アルゴリ ズム) 分析の民主化 事業部の方々が、自分たちでデータ分 析をできるように、支援する サ ブ 領 域 / 今 後 強 化 し た い
分析チームの体制 派遣型で各派遣先の意思決定を支援する形 データ分析チーム それ 以外 プロダクト部門 営業 部門 その他 部門
プロジェクト チーム 横断チーム データ 基盤 派遣先 チーム① 派遣先 チーム② 派遣先 チーム③
立ち上がりは良好、どんどん支援範囲を拡大 プロダクト部門の全体、営業部門と事業サイドはほぼカバー データ分析チーム その 他 プロダクト部門 営業 部門
その他 部門 プロジェクト チーム 横断チーム データ 基盤 チームA チームB チームC 拡大していく 支援対象
しかし 2年くらい経ったタイミングで 問題が発生した
慢性的な多忙
業務が日に日に増えて常に忙しく余裕がない • 夜遅くまで働くのが慢性的に続いていた • メンバーからは成長実感はあるものの、長期では保たないと悲鳴
守り(DataOps)が回らず、 事業側の分析需要に応えずらくなってきた ツール・DWHの保 守に手が回らない 忙しさが悪循環を生む 忙しい ツール・DWHの負 債化で依頼量増え る
いくつか打ち手を講じてみたものの効き目なし 打ち手①:人が増えれば解決するのではないか 打ち手②:役割の明文化をして、仕事の線引すればいいのではないか
いくつか打ち手を講じてみたものの効き目なし 打ち手①:人が増えれば解決するのではないか →増えてもその分チーム全体としての仕事量がプラスされた 打ち手②:役割の明文化をして、仕事の線引すればいいのではないか
いくつか打ち手を講じてみたものの効き目なし 打ち手①:人が増えれば解決するのではないか →増えてもその分チーム全体としての仕事量がプラスされた 打ち手②:役割の明文化をして、仕事の線引すればいいのではないか →やるスコープは絞られたものの、減った分、役割内の仕事量がその分増えた
表層課題にアプローチしてしまい 根本課題が解決されなかった 分析チームなのに分析ができていない・・
システム思考 を使ってみてはどう? by エンジニアMGR常松
システム思考とは何か 問題解決のフレームワークの一つ 問題を単発の出来事として考えずに、パターンとして捉え、 そのパターンを生み出している構造を理解することで構造に働きかける 詳しいやり方は別資料で紹介されています
実際に描いた因果ループ
見えてきた構造 「仕事を断る」流れがなかった • リードタイムを増やすことで、全てのタスクを対応していた • 結果、膨大なタスクを自分の限界まで追い込んで消化していた • 依頼者の待ち時間が増えて、信頼が落ちる不安感が高まっていた
• 「不要な仕事は依頼されないだろう」という無意識で生まれた前提も見えてきた リードタイム 増える 忙しさ 増える 業務量 増える 成果 増える 支援先 増える 信頼低下の 不安感 「全て引き受けます!」 「依頼は全てやるもの」 「とにかく引き伸ばす」 「限界まで対応する」
どのような対応をとったか • 受ける分析タスクに上限を設け、きちんと断る。 • 個人だと断りづらいので、チームで取り組むようにする。 上記をやりやすくするために スクラム体制を導入
• スプリントを設け、スプリントごとに上限を設ける ◦ 適正業務時間で取れる範囲に収めた ◦ チームのルールだからと断ることができる仕組みにした • 個人での優先度付けから、チームで優先度を管理 ◦
優先度を話し合う場を設けて、高いものに集中するようにした • 毎週・毎期ごとに、チームで振り返りをする ◦ 問題が大きくなる前に、小さい段階で発見と改善をするようにした スクラムをどのようにやったのか 主要なものだけ抜粋すると以下の3つ
スクラム導入の効果
ツール・DWHの保 守に手が回る 忙しさ問題が解消され、好循環が生まれた 忙しさが減る ツール・DWHの充 実で依頼数が減る 事業優先度の高い領域の支援に 集中できるようになった 守り(DataOps)が回ることで、
現場で対応できることが増える
• 適切な期日設定ができるようになり、分析の質に専念することができた • 毎週振り返りをすることで、チームの問題に小さく改善を回す力が付いた 個人プレーからチームプレーになりチーム力が強化
やってみてわかった 派遣型と中央集権型(スクラム)の メリデメ
派遣型のメリデメ メリット • 成功事例を作りやすく、成功事例を作ることで 役割の確立がしやすい • 問いの設定の前段階から相談されるので、 踏み込んだ事業貢献ができる
デメリット • ノウハウ・ナレッジが個人に閉じて、 チームで提供品質が保ちにくい • チーム全体でやることの優先順位が落ちて、 事業貢献に悪影響が出やすい • 担当範囲が広がると業務量や優先順の自己調整が難しくなり、 業務過多に陥りやすい
中央集権型(スクラム)のメリデメ メリット • 適切な業務量調整ができるため、 時間的・心身的な余裕を作れる • チームの振り返り力が高まり、DataOpsの改善から生産性を向上させやすい •
チーム間での情報共有が進み、 属人化を避けて、個人のスキル差分を補いやすい • 上記のメリットにより、優先度が高い事業への支援に集中しやすくなる デメリット • 事業領域に深く踏み込みづらく、 問いを立てる力が身に付きにくい • 優先順位が明確になる反面、支援ができない事業領域が生まれる
メリデメの気づきを踏まえて
ハイブリッド型を検証中 ハイブリット型とは? • 一部のアナリストを派遣型として、残りをスクラム対応する方式 • 攻めと守りを疎かにせず、事業成長をリードし続けられる比率
◦ 例)派遣:スクラム = 80%:20% 中央集権型では足りない理由 • 事業観点:能動的に探索する動きが取りにくい ◦ よりディスカバリー(イシュー特定)の動きを求められるフェーズ • 育成観点:問いを立てる力が付きにくい ◦ ジュニアアナリストを育成し、継続的に事業成長のリードするため
本日のまとめ
事業フェーズに合わせて 攻めだけでなく守りの体制も改善する
Rettyの事業成長をリードする データアナリスト
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ポッドキャスト #スタチャやってます
ご清聴ありがとうございました!