データに関するコラボレーションの失敗 (およびそれを修正するための 4 つのヒント)

プラトン再発行

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データの周りでコラボレーションが失敗する場所 (およびそれを修正するための 4 つのヒント)
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データチームは、ソフトウェアエンジニアリングチームのように作業することが増えており、作業を管理するためにエンジニアリングツールと開発ツールを採用しています。これらは、Github のようなバージョン管理システムから、かんばんやスクラムなどのアジャイルプラクティスの採用にまで及び、デイリースタンドアップ、スプリントコミットメント、スプリントデモなどのセレモニーが含まれます。専用のソリューション (データモデリング、テスト、および統合のための dbt など) が市場に出て、ソフトウェアエンジニアリングの考え方をサポートしています。これらのソリューションは、大規模な分散データチームが最高の仕事をするための原動力となります。

しかし、データチームとその他のビジネス部門とのコラボレーションに関しては、イノベーションの余地がまだたくさんあります。

最も先進的なデータ駆動型の組織でさえ、データチームとビジネス関係者との間のコミュニケーションを管理するために、標準的なコラボレーションツールとプラクティス (Slack、電子メール、または定期的にスケジュールされた会議など) に依拠しています。結局のところ、なぜですか？データチームとそのワークフローは、組織内の他の機能に似ているべきではありませんか? この議論と動作は、相互作用が本質的に比較的一般的な場合に機能します。しかし、チームのダイナミクスがより複雑な (そしてデータがすべての重要な会話と意思決定の中心となる) 状況では、この一般的なソリューションへの依存は不十分です。

データがビジネスオペレーションの中心になるにつれて、データチームのメンバーは多くの場合、複数の役割を担う必要があります。場合によっては、データプラットフォームを進化させるために、ビジネスユーザーのニーズを理解してプロダクトマネージャーとして機能する必要があります。他の例では、サポートキャパシティでアドホックリクエストを処理する必要があります。さらに別の状況では、新しいユーザーをオンボーディングし、利用可能なデータ資産を利用できるようにする必要があります。

これらのシナリオでは、一般的なコラボレーションツールや従来の作業管理アプローチはすぐに機能しなくなります。製品チームとサポートチームには、作業を管理するための専用ツールがあります。データチームも、利害関係者の要求を最適に管理するためのソリューションを必要としているのではないでしょうか? または、サポートドキュメントの管理やエンドユーザーのトレーニングのためのツールはありますか? 優れたデータチームは、ワークフローのこの部分に苦労し、最終的には他のチーム (この場合は製品およびサポートチーム) 向けに構築されたソリューションを採用することになります。

ほとんどのデータ作業とやり取りは社内で行われるため、チームが混乱を招いたりぎこちなくしたりせずに、ビジネス関係者と連携する正しい方法を見つけるのは難しい場合があります。

データチームと他のチームとの間のコラボレーションの問題を調査すると、データ資産のビルダーとコンシューマーの間で情報の非対称性が明らかになります。一方では、基になるデータ、その操作と分析の方法、およびより大きなデータ資産の中でデータをコンテキスト化する方法についての深い知識を持つデータビルダーがいます。一方、データの消費者は、通常、ビジネス自体について豊富な知識を持つドメインの専門家であり、より広範なコンテキストを提供し、データを理解し、データプラットフォームを進化させるために重要な場合があります。

ジェーンを例にとってみましょう。彼女はフォーチュン 500 企業にセールスマネージャーとして入社したばかりで、南東部に散在する 15 人のセールス担当者からなるチームを管理しています。新しい仕事の XNUMX 日目に、彼女は同僚から、さまざまなリソースへのリンクがいくつか記載されたメールを転送されます。パイプライン情報を含むスプレッドシート、Salesforce のさまざまなレポート、会社の BI ソリューションでの個々のパフォーマンスに関するいくつかのダッシュボードです。数分間データを調べた後、彼女は、自分が実際に何を見ているのか、またそれが何を意味するのかがまったくわからないことに気付きました。彼女は、セールスオペレーションマネージャーに助けを求めるメッセージを送信します。セールスオペレーションマネージャーは、それらのリソースのほとんどを構築したデータチームのパートナーにループします。データアナリストはメールを読み、ため息をつき、次の XNUMX 時間かけて返信を書きます。彼らは JIRA ボードで「ドキュメントを再評価する」ためのチケットを作成します。

この種のデータコラボレーションの問題の背後にある根本的な原因は、ビルダーと消費者の間の情報の非対称性であり、誰もが不満と不満を抱いています。

残念なことに、これらのダイナミクスの影響を最も頻繁に受けるのは、最前線の若手従業員または中間管理職です。これは、通常、組織内での権限が低く、データに関する意思決定を理解するためのコンテキストが最も少ないためです。集中的なトレーニングを受けていない場合、これらの従業員は、情報の非対称性に起因するコミュニケーションの問題に脆弱になります。また、彼らは「きしみ車輪症候群」の犠牲になりがちです。つまり、幹部やシニアリーダーシップチームメンバーの声がデータチームに最も大きく聞こえます (そのため、彼らの要求やニーズは他のメンバーよりも優先されます)。

データツールやチームへの大規模な投資からより良い投資収益率を得るには、問題の中心にあるこれらの情報の非対称性に取り組む必要があります。ゼロに到達することはおそらく野心的な目標ですが、データチームは、プラクティス、パートナーシップ、およびツールを通じて、このギャップを埋めるために継続的に努力する必要があります。そうすることで、摩擦がなくなり、透明性と信頼性が向上し、誰もが会社のデータをより活用できるようになります。

組織内で情報の非対称性を減らし、より良いコラボレーションを実現したいと考えているデータリーダー向けの 4 つの積極的なヒントを次に示します。

ビジネスのニーズに合わせて組織とチームの構造を再調整する. これには、レポートモデルだけでなく、データチームの役割と機能も含まれます。「データプロダクトマネージャー」や「データスクラムマスター」などの職種の求人情報がすでに増え始めています。これらの新しい機能は、データチームが共同作業の課題を管理するのに役立ちます。コラボレーションの課題は、結局のところ、通常は人やプロセスと、基盤となる技術の問題に関するものです。
マトリックスモデルへの投資を検討する チームのメンバー (場合によってはポッド全体) が特定のビジネスユニットに所属しています。これにより、長期的なデータイニシアチブを当面のビジネスニーズに合わせて調整し、知識の共有を促進し、アナリストとアナリストが日々サポートする人々との間のより緊密な協力関係を築くことができます。
小さく始めて、成功を積み重ねていく。ザ・第一印象の力過大評価することはできません。データチームの最初の認識は、彼らの仕事がどのように受け取られるかにとって非常に重要です。組織内の 1 ～ 2 人の主要なチャンピオンと強力な関係を築くことで、あなたの素晴らしさを広めることができます。そこから展開。
どのコラボレーションツールに注意するか データイニシアチブとデータプロダクトのライフサイクル全体で活用できます. たとえば、以下の各カテゴリについて、人、プロセス、およびシステムをどのように結集させたいかを考えてください。多くの場合、あるカテゴリで機能するものが、他のカテゴリでは惨めに失敗します。
- データチーム内のコラボレーション
- チーム外の他の従業員との一般的な共同作業
- アドホックな質問、または新機能のリクエスト
- データ製品の継続的なサポート
- 新しいデータイニシアチブまたはデータ製品の範囲設定
- ビジネスにとって価値のあるものに基づいてデータ提供を進化させる

革新的なデータチームは、すでにソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに移行しており、その傾向は今後数年間続く可能性があります。将来の成長をサポートするためにデータインフラストラクチャへの投資を検討している場合は、ビジネスパートナーのコラボレーションをサポートするツールについて考えてください。

ニコラス・フロイント 製品主導の成長に焦点を当てたスタートアップをリードしてきた XNUMX 年以上の経験を持つ、経験豊富な SaaS 業界のエグゼクティブです。 Workstream.io の創設者兼 CEO として、Nick はデータチームが重要なデータ資産を管理するのを支援するシード段階のテクノロジスタートアップの先頭に立っています。 Workstream の前は、主要な SaaS 運用管理ソリューションを提供する独立系ソフトウェアベンダーである BetterCloud の運用担当副社長を務めていました。以前は、ハーバード大学で MBA を取得しながら、Tesla で上級財務職を務めていました。