はじめに
私は、社内のデータ分析部門で業務を行っていますが、その際にスクラムライクなチーム運用を行っています。
分析という業務はスクラムと親和性が高いと感じていますので、所感をまとめてみました。
なお、私はスクラムに対する知識は不十分なので、おかしい点がありましたら是非ご指摘ください。
メリット
- (週1、隔週などで行われる)定例の分析報告会議などとスプリントが相性が良い
- 業務都合などで方向性が変わりやすい分析業務を柔軟に対応することができる
- PoCなどを行いながら段階的に進めるAI開発とも親和性が高い
- レビューにより、属人化しやすい分析結果のナレッジがチーム内に共有される
- 一方で、ナレッジを統一的に蓄える仕組みづくりが重要
- レトロスペクティブ(振り返り)で、技術的負債を返済する
- 分析業務は、ツールの導入やマートの作成などで効率化できる部分が多い
- メンバーの分析時のProblemに対し、他メンバーのノウハウできることもある
- KPTの実践がPDCAに通じるものがある
注意したことや実践したこと
- スクラムについての基礎説明を行う
- どういう意図でスクラムを行うか、何故各会議体を設置するのか等
- 分析やってる人はスクラムの言葉自体知らないことがあるので、自己組織化のためには必須
- タスクの終了条件と厳密に定義する
- モデルを作るのか、評価までするのか、結果を資料にまとめるまでなのか
- 「結果を見て深掘り」など、前段結果を踏まえた動きは、柔軟にタスク化する
- ナレッジ共有と効率化のために、分析の一連資料をある程度フォーマット化する
- おおまかには、目的、分析設計、分析内容、結果など