Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

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

 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

ShoMaekawa/ウィル

November 16, 2023
Tweet

More Decks by ShoMaekawa/ウィル

Other Decks in Technology

Transcript

  1. © commmune Inc. All rights reserved 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
  2. © commmune Inc. All rights reserved 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
  3. © commmune Inc. All rights reserved 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。
  4. © commmune Inc. All rights reserved 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
  5. © commmune Inc. All rights reserved 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!
  6. © commmune Inc. All rights reserved 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!
  7. © commmune Inc. All rights reserved 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🚀
  8. © commmune Inc. All rights reserved 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
  9. © 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 

  10. © 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🚀
  11. © 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

  12. © commmune Inc. All rights reserved 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
  13. © commmune Inc. All rights reserved 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
  14. © commmune Inc. All rights reserved 27 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🚀
  15. © commmune Inc. All rights reserved 28 積極採用中〜 社内で調整して昨日求人オープンしました ⭐

    X (旧 Twitter) で直接 DM して頂いても大丈夫です👍 ※魅力的なデータ人材が集まっているのでぜひ JDチェックください🙏 🚀シニアデータエンジニア🚀 🚀データアナリスト🚀 🚀X(ウィル)🚀