DALT#3 パネルディスカッション
どんな候補者を求めているか
Abema
特に「分析完了タイミング」。「自身が意思決定できる材料が揃った時」を考えられることを特に重視している。
PDCAを回すスピードを早くするために必要
メルカリ
やりたいことがたくさんあるが、優先度を決める必要。社風としてデータドリブン。
分析のフレーム。考え方の提案が大事。
顧客セグメントの切り方など。
メルカリは初めてやることが多い。他社の事例をメルカリに当てはめようとしてもうまくいかない事が多い。なので自分で考える必要。考え方から考えるのが大事
フレームは基本個人で作っている。プロジェクトで別れているので。ただ迷った時、チームでもんだりする。
意思決定を進めていくのが仕事。そのためスタンスを取り、意見をぶつける必要がある。
アナリストの組織はふわっとしがち。価値を出していくという意思が大事。
「配慮はしつつ遠慮はなく」
freee
「難しい」「新しい」を楽しめる人
難しい
数字が出たところからがスタート
そこからビジネスへの当てはめを考える。
抽象度高い系
全社KPIをきめる等
新しい
必要な分析の手法、フレームがどんどん変わる。
満足するだけ勉強して１人前、になるころにはそれが陳腐化してしまっているかも。
技術進歩（SPSS→R→Python→Julia）
自チームの強み、弱み
Abema
強み
素直でいいアナリストがいる（クセがすくない）。
会社としてもコミュニケーションが取りやすい人が多い
他チームとも軋轢は生まれづらい。
弱み
経験者が少ない。（新卒などが多い）
課題設定はどのようにしているか。
２年ぐらいの経験を持っているユーザーは
チーム会で引き出す。
メルカリ
弱み
意思決定を支援することに絞り込んでいる。そのためカバーできていないところもありそう
例：マシンラーニングにどう取り組んでいくか、など
支援できていないチームもある。ポテンシャルがありそうだが。
他の会社とアライアンスを組んでいくチームなど
メンバー育成
freee
オブジェクティブにアベンジャーズになる
分析チームはいろいろなスキルが求められる。
チームとしてスペシャリティを持とう。
育成
半期の目標を立てる。例えば半期はエンジニア、半期はサイエンスより（予測モデル）など。大きなジョブチェンジもあり。メンバーから意見が上がってくる
ジョブチェンジの際に、メンターはつくのか？
つく。流れでついてもらう。
3割ぐらいは意見を合わせられているかな
ピンポイントで合わせる
Abema
育成にはコミットしたい。
チーム会
他の人の分析を見ると追体験できる
ミスを防ぎたい
メルカリ
分析の共有は重視している
横串組織。特定のプロジェクトに1人アサイン。情報が偏在化してしまう
そのため、共有を重視している
チームがどうあるべきかをよく話している
「意思決定を支援する」というところは一致できている
育成
絶対2人以上で1プロジェクトに関わる。
壁打ちできる人がいるのが大事。
メルペイ
分析の範囲が広い。そのため1人1ドメインになっている。
迷ったら自発的に周りに聞く。巻き込んでいく。
週次共有会
仮説ただしそうか
データのとり方間違えてないか
ステークホルダーとのかかわり方
メルカリ
縦：意思決定の上流に食い込む
上長が何を考えているのかを1on1で聞き出す。意見交換していく
横：ボールが落ちる。それを拾いに行く
データ基盤を作ったが、ビジネス側の使い勝手が悪いなどある。
拾いに行くこと多い
メルカリではリソースの関係からリーダーが断っている。
Abema
巻き込む、巻き込まれる事が多い
そのためステークホルダーが増えやすい
リソースの関係から断らなくちゃいけないこともあると思うが、どうすればいいかわかってない。
メルペイ
断らざるを得ない時がある。そのためメンバーに断る障壁を下げるということをしている。今の所それで問題は起きてない
freee
断ることもある
全社の情報を把握するようにしている
どこの誰がどんな数字を追っているのか、というのを把握している。
関わり方
アウトレイジ
あやふやに断るのが良くないと思っている。理由を添えて。