属人化からデータマネジメントをチームで実行するまでの道のり

#データよりも人のマネジメントの方が難しい
登壇企業：タイミーさん、sansanさん、メルカリさん

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   「属人化からデータマネジメントをチームで実行す
   るまでの道のり」
   2023/11/16
   データマネジメントチームのマネジメントの方が難しかった話
   Sho Maekawa
   

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   自己紹介
   前側 将
   Commmune - DataTeam Acting Manager
   お仕事
   ● データサイエンス、データアナリスト、データエンジニア領域の立ち上
   げ・チーム組成
   ● データプラットフォームの開発運用
   ● 全社のデータ分析対応のリード
   SNS
   ● X (旧 Twitter)：@willanalysts
   ● Youtube：BIツール研究所
   その他
   書籍「BIツール活用超入門」
   子育ての機会に昨年より地元札幌移住。東京に毎月出張するようなライフスタイル
   Sho Maekawa
   X (旧 Twitter) アイコン
   

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3. サービスの紹介
   

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   会社サービス紹介
   コミュニティ作りに
   特化したプロダクト
   commmune（コミューン）
   営業・CSのアクションを
   最速で効率化するプロダクト
   SuccessHub（サクセスハブ）
   あらゆる組織とひとが融け合う未来をつくる
   VISION
   

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5. はじめに
   

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   入社前の状態
   〜2023年6月まで
   ● 従業員規模100~150人のフェーズ
   ● データ人材として分析からデータエンジニアリングまで行うメンバーが 2人在籍
   ● モダンデータスタックに理解があり準備していたが手が回っていない状態
   日々の業務でいっぱいいっぱいでマクロな方針やチーム化が課題だった。
   

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   スタートアップの属人化からチーム化までの道のり
   1.チームの羅針盤を作る 2.採用
   ビジネスオペレーション 4.ステークホルダー
   4つの観点からスタートアップにおけるデータマネジメントチームの組成の工夫をご
   紹介します。
   3.プロダクト展開
   

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   スタートアップデータマネジメントの難しさ
   1.チームの羅針盤を作る 2.スタートアップの業務
   ビジネスオペレーション 5.ステークホルダー
   5つの観点からスタートアップにおけるデータマネジメントチームの組成の工夫をご
   紹介します。
   3.採用
   4.プロダクト展開
   やることが多くて大変そう。。。。
   乗り越えた先のメリットも多い🚀
   タイムリープして2度目のチャレンジ！
   

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   9
   スタートアップでデータマネジメントが成功するための4条件
   1. 事業の成長
   2. データマネジメントを事業戦略にアラインさせる力
   3. 全社のデータマネジメントをするための関係者への推進力
   4. 理想を体現できる採用力
   この4つを揃えることができれば、苦労よりも得られるメリットが大きいと感じるのでチャレンジして
   みてください！
   

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    10
    コミューンでデータマネジメントチーム
    を組成するメリット
    🚀企業の成長に合わせて制約なく理想のデータパイプラインを作れる🚀
    🚀1から10まで把握した上でのマネジメントノウハウを習得できる🚀
    🚀ML PdM、データアナリストなどサブウェポンを習得できる　　etc🚀
    🚀マルチプロダクト＆海外展開時におけるマネジメントノウハウを習得できる🚀
    

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11. 1.チームの羅針盤を作る
    

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    工夫すること：3ヶ月や6ヶ月の頻度での分析と基盤の向き合い方を決めて実行する
    ● 個別の集計依頼は依頼対応ルールを作る
    ● 分析は実行力が高くグロースする領域 1点に絞り優先する
    ● Data Reliability Engineeringは最低限できる範囲で行う
    ● 大通りを通る代表的な集計に使う汎用データマート作りを優先する
    

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13. © commmune Inc. All rights reserved
    自社の現在地と次の目標を捉える
    データマネジメントレベルを捉えて、そのレベルの目指すべき状態を達成する
    

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14. © commmune Inc. All rights reserved
    データマネジメントのアセスメントを行い、針の指す方向に向かう
    自社の現在地を捉えることは「データチームの目線を揃える」「目指すべきデータによる成果を作るための説明材
    料」になるためスタートアップのデータチーム立ち上げ期でもやったほうがいい。
    引用：一般社団法人データマネジメント協会 https://www.dama-japan.org/Introduction.html
    

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15. 2.採用
    

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16. © commmune Inc. All rights reserved
    難しいこと：採用ができず激務が続く
    どんな人を採用
    すればいいの？
    データエンジニアは
    どこにいるの？
    組織の魅力作り
    やPRができない
    求人に募集がない
    

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17. © commmune Inc. All rights reserved
    工夫すること：採用計画を作る
    データエンジニアの必要な人員数は経営者視点で把握しづらく投資の判断がしづらい。会社全
    体の事業計画を達成するために必要な体制をきちんと説明できる力が必要。
    

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18. © commmune Inc. All rights reserved
    組織の拡大
    2名からどんどん拡大を続けている
    2023/04

    データ人材2名

    

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19. © commmune Inc. All rights reserved
    工夫すること：リファラル
    事業が成長するまではデータ人材のリファラル力が生命線！！
    　SNSの発信、イベント登壇、ブログ執筆、働きたい人にPRするリソース必要！
    コミューンではMLエンジニアの知名度と信頼でデータサイエンティスト2名をピンポイントで
    採用できている！
    

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20. 3.プロダクト展開
    

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21. © commmune Inc. All rights reserved
    難しいこと：序盤からラスボスがいる状況
    MAや子会社かするとデータの相互活用のPJで数
    年データエンジニアのリソースを使う
    上場SaaS企業では新規事業立ち上げパッケージが
    あるところもある
    データマネジメントのグランドデザインと個別開発の
    機動力のバランスがこれから重要に
    マルチプロダクトのデータマネジメントベ
    ストプラクティスは少ない 

    グローバル版　etc
    コンパウンドでも海外展開するとデータマネジメント
    の難易度が上がる
    

    

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22. © commmune Inc. All rights reserved
    工夫すること：巨人の肩に乗る
    Xやコミュニティの有識者の力を借りることで乗り越えることができる！
    🚀各課題を乗り越えたデータエンジニアと情報交換🚀
    🚀顧問を招聘する🚀
    自分は一つ専門性を磨き続けておけばきっと有識者の役に立てる！
    制約なく実験できて、縦割りの壁などもないのでむしろ良いデータパイプラインが作れると
    確信している！
    🚀イベントで知見を集める🚀
    

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23. 4.ステークホルダー
    

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24. © commmune Inc. All rights reserved
    難しいこと：BtoB SaaSにとってSFAなどのシステムデータが重要すぎる
    コミューンの特性
    コンサル型ハイタッチ
    高単価
    企業数厳選
    →1企業との関係性が重要
    アンチパターン
    ・CS、マーケ、セールスなど各部が独自に自分たちのために構築しがち
    ・データベースとしての意識なくデータ品質落ちがち
    ・マルチブロダクトの Salesforce構成難しいすぎ
    ・レベルの高いビジネスチームだと業務オペも細かくなり難易度上がりがち
    SalesforceエンジニアやOps職の人がいないとデータチームの価値が半減する
    コミューンは2年前からOpsが推進をしており整備が進んでいる！
    事業の生命線

    

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    25
    自部署ではないが重要なこと
    ハイタッチCS高単価プランの場合、ビジネスサイドの利益コストのデータが重
    要になる。Ops職と連携してビジネスサイドのデータの品質を担保しないと分
    析や改善がしたくてできない状態になってしまう。
    🚀ビジネスデータ品質🚀 🚀分析民主化🚀 🚀地道なモニタリングと運用🚀
    Salesforceのデータ品質担保
    マーケデータの整理統合
    管理会計データの整理
    本日の参加者
    クイックな分析を部門でできる状態
    顧客の分析依頼を要件定義して、短期と
    長期の施策を考案できる状態
    　CSなど各部のための可視化
    集計
    多忙なCSをフォローするア
    ラート機能
    

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    工夫すること：Ops職との役割分担と採用戦略
    分析できるからデータチームが
    全部やる or 部署が違うから
    データチームNOタッチなどうまく連
    携できないケースが多い。
    左図のような協力体制やビジネス
    サイドの採用要件に分析スキルを
    追加したり、データサイドにビジネ
    スシステムの理解を条件に加えた
    りして乗り越える必要がある
    コミューンの例
    

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    まとめ：条件がそろえばスタートアップのデータマ
    ネジメントは最高に楽しくなる！
    🚀企業の成長に合わせて制約なく理想のデータパイプラインを作れる🚀
    🚀1から10まで把握した上でのマネジメントノウハウを習得できる🚀
    🚀ML PdM、データアナリストなどサブウェポンを習得できる　　etc🚀
    🚀マルチプロダクト＆海外展開時におけるマネジメントノウハウを習得できる🚀
    

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    積極採用中〜
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