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Spotifyがデータ主導の意思決定をどのように推進しているか

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原文(投稿日:2020/10/19)へのリンク

Spotifyのインフラストラクチャチームは、データに優先順位を付けることで、自動データ収集プラットフォームを構築する方法を共有した。このプラットフォームでは、DevOpsでデータ主導の意思決定ができ、開発者の生産性と製品価値を向上させることができる。

Spotifyインフラストラクチャチームは、AndroidアプリのビルドシステムとしてGradle(Gradle Enterprise Edition)を使用している。Gradleは、ローカルでの開発経験のコンテキストでソフトウェアを理解するために必要なデータを生成、収集、保存する。データパイプラインとダッシュボード上での見える化に焦点を合わせる必要がある。iOSのデータ生成、収集、保存のための確立されたソリューションがなかったため、チームはツールを自身で作成した。

Spotifyはしばらくの間、データに投資してきた。Spotify Tech Learningチームは、データサイエンスとエンジニアリングのさまざまな側面をカバーするトレーニングセッションを持つData Universityを立ち上げた。そのセッションはエンジニアが製品関連の問題を解決できるように設計されている。

Androidインフラストラクチャチームは、自身の実装とローカル開発経験に生かすためにこれらのレッスンを受けたが、意思決定を促進するためのデータが不足していることを発見した。

Spotifyは、tribesと呼ばれる特定のグループをデータインフラストラクチャの提供に専念させ、データを収集して視覚化するためのビルディングブロックをエンジニアに提供することで、このデータ需要に取り組んできた。たとえば、このデータ駆動型アプローチをアーキテクチャ決定に持ち込むために、多くの課題が残っていることを彼らは示している。

チームはこの新しいデータインフラストラクチャを使用して、実装時間を短縮するために技術チームと製品チームがどこに投資すべきかを明らかにした。彼らが実装時の傾向と、SwiftとObjC全体で使用されているコンポーネントの総数を調べたとき、Swiftの最適化に投資することは理にかなっている。

データ主導の意思決定へのこの技術的投資は、ハーバードビジネスレビューアナリティックサービスによる最近の調査結果とは対照的である。この調査によると、組織の7%しか、データ主導の意思決定と自律性を推進するために必要な分析ツールとリソースをチームに提供していない

本質的に、Spotifyのアプローチは単純である。チームは答えがない質問を作成し、バックログでそれらに答えるために作業に優先順位を付ける。データが利用可能になり、質問に回答した後、チームは評価フェーズでフィードバックを収集して、その作業がローカル開発プロセスに影響を与えたかどうかを理解する。データ品質の低下を防ぐために、チームはデータの整合性とコンポーネントごとのデータパイプラインに関する品質チェックを組み込む必要がある。

計画フェーズでは、チームは履歴データを使用して改善のシナリオを定める。データは現在のシナリオを表していない可能性があるが、改善したかどうかを識別するためのベースラインを提供する。特定のシナリオでシステムの実装時間をすでに理解している場合には、コードベースの成長に関係なく、同じ数値を維持するか、改善することを期待する。これは重要である。その理由は、システムがより複雑になると、DevOpsワークフローは一般的に複雑で不透明になるためである。

アジャイルは当然、製品の優先順位付けに注力するため、DevOpsの課題は、製品の有効性や開発効率の向上を高めるための機能への投資と、サービスの信頼性向上の間の妥協点に見つけることである。

計画中に、チームは変更を検証するために必要なデータを収集して表示するタスクを導入する。このフェーズで提起された質問は、重要なアウトプットの1つである。たとえば、「開発者がリモートキャッシュをオンにしているかどうかをチェックするための十分な情報を収集しているか」または「1回のPRで平均していくつのコンポーネントを変更するか」。

インフラストラクチャチームのデータイニシアチブが社内でより広く認識されるようになると、他のチームがプラットフォームに関連する作業を優先するようになった。製品チームは、モバイルDevOpsチームの意思決定プロセスを推進する製品ディスカッションを検証するためのデータ視覚化を評価し始めた。

製品チームでのデータ主導の意思決定は、ソリューションの有効性と採用の満足度を評価するのに役立った。製品マネージャーは、製品を評価するために非常に早い段階からのユーザ調査をすることがよくある。対照的に、データ駆動型プロセスでは、この評価を製品のコンセプトにつなげることができる。

InfoQのデータ駆動型意思決定シリーズでは、どのようにして、ソフトウェア配信の3つの主要なアクティビティ(製品管理、開発、運用)がデータ駆動型意思決定でサポートされるかについての概要を説明する。

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David Pine 2019年11月7日 午後7時48分

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