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総合系外コンからfreeeのアナリティクスチームへ転職したので感じることをまとめる

前置き

本記事はfreeeデータに関わる人たち Advent Calendar 2019におけるDay 2のエントリーです。
ここに書かれている内容はすべてあくまでも私の経験と意見に基づくもので、所属組織を代表するものではありません。

背景

freeeのアナリティクスチームへジョインしてから約2ヶ月が経ちました。
以前に勤めていた総合系外コンのアナリティクスチームといろいろな違いを感じてきたので、自分を見つめ直す意味も込めてざっくばらんにまとめます。

著者の経歴まとめ

  • 学生時代:大阪の大学
    • 化学工学のお勉強(4年間)
    • 理論化学分野で研究(5年間)
  • 新卒入社:総合系外コンのアナリティクスチーム
    • 少人数チームでのPoC系プロジェクト × 2
    • 大規模チームで全社デジタル改革系プロジェクト × 1
  • 中途入社:freeeのアナリティクスチーム ← イマココ

仕事のしかた

働き方と目線

コンサルでは、受注した人数×期間でクライアントの担当者とともにプロジェクトを遂行するという流れで仕事をします。
特にでかい総合系コンサルという業種柄、受注するプロジェクトの内容は、目の前の数値をどうこうしたいというものではなく、抜本的な業務改革や、新規のプロダクト開発のような中長期的な視点でのプロジェクトが多かったですね。

一方、freeeでは各プロダクトやプロジェクトの担当者とともに同じ視点で仕事をしています。
そのため、KPIの可視化から分析基盤の要件定義、新規のプロダクト開発までデータ周りのことなら本当になんでもやります。

短期的な目線でのビジネス最前線を強く感じられる一方、インパクトの大きいことを軽んじないよう、中長期的な目線を失わずに仕事しろよというのが今後の自分への忠告。

チーミングとスピード感

コンサル時代は、マネージャーが意思決定とクライアントコミュニケーションや他チームとの折衝を行い、実務者が手を動かす、という作業分担がうまく行われていました。
これによって作業に対して実務者がコミットでき、膨大な作業を非常に効率良くこなせていた印象があります。

freeeではマネージャー(ジャーマネ)は他のメンバーをサポートする立場と位置づけられており、日々の意思決定を行う者と実務者が明確に分かれていません。
そのため、ものすごい速度での意思決定が可能で、急な方向転換やプロジェクトの遂行が可能です。
固定したチームというよりは、柔らかく流動性のあるチーム編成で動いているところも特徴ですね。

どちらもかなり早いスピードで物事が動いている会社だけど、スピードと言っても色々な観点があるのだなと。

意思決定の基準

コンサルはクライアントに雇ってもらって仕事をしているので、基本的に意思決定の基準はクライアントに依存します。
つまり、クライアントのビジネスが大きくなるか、社会的インパクトは大きくなるか、現在クライアントが向いている方向に合致するか、などを総合的に考えて決めていくことになります。

一方freeeでは、意思決定の基準は最終的にはユーザーにとってマジで価値ある(マジ価値)かどうかです。
これ非常に有効に働いていて、議論が白熱してくると誰かが「それってマジ価値なんだっけ」と発して収束するのを既に何度か目撃しており、前職から移ってきたあとの大きなカルチャーショックの一つかもしれないですね。

データとか技術とか

データの性質や触りやすさ

コンサルでは、機密保持契約を結んだ上でクライアントのデータを受領し、分析業務を行います。
クライアントは日系大企業であることが多いので、データ量は膨大で、新規のデータテーブルの追加など定義の頻繁な更新は起きません。
追加のデータを受領したくなった際には、クライアントの上長から許可を得て、システム部を通してデータの抽出を依頼する必要があり、数週間〜1ヶ月くらいかかるので、短期プロジェクトの場合は初めのデータ抽出を如何にもれなく効率良くやるかが重要でした。

freeeではどんどん新しいプロダクトが出来、どんどんデータベースも進化していくため、分析者としては追いつくのになかなか大変です。
しかし、分析基盤を作成するチームやセキュリティを担当する部門とのコミュニケーションがチャット上で非常に容易なため、問題がなければ新規のデータソース追加などが1日〜1週間程度と非常に高速ででき、分析側から早い意思決定についていく事ができます。

分析者としては大企業の豊富なデータ量も魅力ながら、柔軟で進化を続けるデータをクイックに触り続けられる今の環境もとても良いですね。

技術選定

前職のコンサルでは、自社が大企業でかつクライアントも大企業であることから、基本的には過去の実績や安定性から既に一定普及したデファクトスタンダード的な技術を採用することが多かったように思います。
もちろんクライアントの意向やプロジェクトの性質に依るので必ずしもそうとは言い切れないところもありますが、いずれにしてもクライアントの上長へ説明できなければならないし、規模が大きいのでやっぱり先端技術の中でも安定したものを導入する傾向はあるかと。

一方freeeでは、前職にいた時よりも最先端技術への感度が高い人が割合として多い印象です。
あえて共有する(あえ共)文化があることもあり、最先端技術使ってみた事例を社内で見かけることも多々。

アナリティクスでも先端性の高い事例作りたいなあ。

人とか文化とか

人の性質

コンサル時代はロジックを詰めること、大きな組織を動かすための動きが上手い人が多かった印象です。
一緒に働いたマネージャーたちは非常に深くまで考え抜いていて、いつも2-3手先を考えているように感じたし、
スケジューリングやクライアントコミュニケーション、根回しなどの動きを見て、プロジェクトの回し方で学べるところは非常に多かったです。

一方freeeでは、比較的小さな規模で年数が浅いせいもあってか、非常に熱量の強い人が多いと感じています。
自分の事業を大きくしたいという思いが強くてオーナーシップを持った人と、近い場所で一緒に試行錯誤できるのは楽しい一方で、冷静な視点を持って定期的に振り返る機会が重要になるなと思っています。
これも今後の自分に向けた戒め。

文化とか

コンサル時代はかなり柔軟な大企業という感じでした。
いろいろなモダンな試みを全社的に巻き込んで行うし、クラウド推進してるし、自由な社風で自社愛の強い人も結構多かったんじゃないかなと。
一方で大企業的なしっかりした福利厚生や最強の管理部門があったので、非常に安心して働けるという感じ。

freeeは、前職よりもっと自社愛強くて、もっと柔軟なところでした。
重厚ではないが、なんかジワッと嬉しい福利厚生に、流石に中小企業のバックオフィス改善を掲げる会社なだけあって、社内の手続きはかなり楽です。
前職でも結構クラウド使ってる印象だったけれど、もっとクラウドって使えたんだなというのも今の思い。

まとめ

全体的に企業のサイズや、ビジネスの仕方や何を強みとするか、で違いが語れるような感じがしますが、どっちもそれぞれ良さがある!(ポジショントークではなく本気で思います)

前職での経験も活かし、今後freeeをより良くしつつ、イケてる事例作っていきたいと思います!

次回のfreeeデータに関わる人たち Advent Calendar 2019のDay 21には分析っぽいこと書く予定なので、良ければそちらもご覧くださいね。
明日はfreeeに入りたてホクホクのSasaoさんです!

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