はじめに
以下のデブサミのセッションを視聴して学んだことを書きます。
セッション名：「グローバル（マルチリンガル）ｘ人事ｘ スクラム x People Analytics」でのエンジニアの挑戦
スピーカー：村田 隆一[メルカリ]
概要ページ：https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3719/
セッション内容
「変化に挑戦しよう」が主題のセッション(個人的にとても興味のあるテーマ)。
これからは、各部門ないのエンジニア化も急速に進む(採用もエンジニアに)
People Analyticsとは、従業員に関するデータを分析して人事に活用すること。
これまでをもとに意思決定できるようにするために必要。
People Analyticsが必要な背景として、組織における多様性の拡大により、雰囲気を読むとか暗黙の了解が通用しなくなった。
メルカリは、急速な組織の拡大があり、様々な国の社員が増加。
そのため、ハイコンテクストなコミュニケーションから、ローコンテクストなコミュニケーションに。
よって、人事も、暗黙・感覚の世界から、言語化・数値の世界へ。
「測定できないものはマネージできない」と(ドラッガーに)言われているため、人事でやりたい分析を計測できるようにする。
人事をデータを用いるために、組織、人材、機械について、以下のように取り組む。
人事データは、タッチポイントごとにバラバラなので、標準化が必要だった。
人事データを扱うシステムを構築するには、人事データを扱う権限が必要だったため、人事部門に移動する事が必要だった。
大きくキャリアが変わってしまう苦悩は、以下のように乗り越えた。
- 不確実性が高い世の中なので、何年も先のキャリアはそんなに考えない
- ただし、定期的なWillの言語化は「自分が気持ちよく働くための環境や条件」の部分は行う
- データエンジニアへのチャレンジは困難だったが、データ分析基盤をBigQueryなどで構築する人事チームはかっこいいと自己暗示した
- 公式ドキュメントで解決できないことは、知見がある社外のエンジニアに聞いた
- スクラム知識がない組織に英語環境で導入するのは困難だったが、ゴールや目的を丁寧に分かりやすく説明した。繰り返し説明した。インセプションデッキ、ミッション、ロードマップは愚直につくった。
良かったことは以下。
- 非エンジニアとの仕事がメインになったことで、非エンジニアでも分かる説明の訓練ができた。
- People Analytics、データエンジニアとしてのスキルと経験を得た
- 知見がある人とのつながりを得られた(勇気を出して声をかける事が重要)
- チームビルディングができた
所感
変化に挑戦することで、実はあまりリスクがなく、大きなリターンが得られたというメッセージが強く伝わりました。
今まで「勘と経験」に頼っていた領域を、どのどん定量的なデータを活用するように変化させていく事は、様々な点が必要になると思いました。