Competing with Unicorns
https://gyazo.com/3776ddd8fe041a7d6966f7d7d19ec6c8
アジャイルサムライの作者でもあるSpotifyのアジャイルコーチが書いた本
導入
Productが全てでそれを中心に組織は学び続ける必要がある
組織構造
Startup
PMFを得れてないもしくは分からないことがまだ多く学びのサイクルを早く回していく必要がる
Enterprise
すでに何を作ればいいかわかっているので、効率性と生産性を上げていく
そのために社内ツールなどを充実させていく
Unicorns
PMFはなんとなく掴めてるがまだまだやることが多い
規模としては、Enterpriseに近づいてる
Enterpriseの中にmini startupを形成していく考え方
Success for us in product development is discovery and learning
Spotify Model
Squad
仕事を完了する人で構成される
Scrum Masterはいない
仕事を完了するのには必要ないから
Agile Coachを多く会社に入れて、会社全体にAgileの文化を根付かせる
Squad単位では、スクラムはしない
Product ManagerはSquadが何をするかをガイドする役割を持つ
同じソースコードをいじるために、マイクロフロントエンドなどDecoupledなアーキテクチャにしている
逆コンウェイの法則に近い
POTLACというマネージする集まりがある
Chapter Lead
Agile Coach
Product Owner
Tribe
Squadの集合で共通のミッションを持つ
40 - 150人くらいで構成される
Chapter
専門領域の集合
例えば、テスター ChapterやAndroid Chapterなど
Chapter Leadはその専門領域で採用や給与や評価やキャリアパスなどを見る
EMと同じような職種っぽい
Guild
有志の集まり
部活のような感覚であるトピックについて集まる
Spotifyが力を入れてる分野については公式のGuildなんかもある
Productivity Squads
他のエンジニアの生産性を上げることを目的にした支援Squad
たとえば以下のことをやる
Automate Builds
Work on CI Infra
Build A/B testing frameworks
Create Production Deployment / Monitoring tool
Build Automated Testing Framework
Construct Infrastructure to easily add new features
Host Training Sessions
Transform and migrate data
Iterate and learn faster
Bets
基本的にMissionが最優先ではあるものの、その中の枠組みではどうしてもできないようなものもある。それを解決するのが Bets という制度。
DIBBSというフォーマットに従って、Betsを提案すると経営でこのBetsを重要視するみたいな決定が行われる
Data : Fact
Insight : Problem
Belief : 仮説
Bet : 何をするか
経営面での注意はBetは必ず同時に1つしかやらないということ
Learn with Data
Data Scientistは、以下のような支援をSquadにする
Decide what metrics to collect
Format and clean data from different formats
Come up with naming conventions for tagging and collection
Create hypotheses and tests
感想
Spotify Modelは理想論ではうまくいきそうだけれど本当に人がスケールしたときにどうかは微妙かも
それぞれ名前はつけていないものの、社内勉強会とかすでに真似している部分はいろんな会社で実践されていそう
マルチファンクショナルチームを中心に据えていろんな形で支援していくという形式は今後一般化しそう
Productivity Squad
Bets
POTLAC