Accelerrate: データ駆動型 DevOps パート 2: データ駆動型の文化

2020/9/30 - 読み終える時間: 2 分

data-driven-DevOps%e2%80%afpart-2-data-driven-culture の翻訳版です。

データ駆動型 DevOps パート 2: データ駆動型の文化

2020年9月29日

著者: Steve Boone / HCL Software DevOps Head of Product Management

シリーズのパート1を読むにはここをクリックしてください。

堅固な文化は、どのような DevOps 組織にとっても非常に重要です。DevOps 文化の主要な特徴は、開発チームと運用チーム間のコラボレーションを強化し、サポートするアプリケーションの健全性と健全性に対する責任感を共有することです。これは、開発、IT/オペレーション、および「ビジネス」を横断する透明性、コミュニケーション、およびコラボレーションを高めることを意味します。職場内の文化的規範は、優先順位、コラボレーションの方法、問題解決のアプローチに関して意見の相違につながることがよくあります。特に最終的な目標や価値が誰にとっても明らかでない場合は、DevOps 文化は新しい働き方を採用するのに苦労することがあります。

このような文化の移行を容易にするにはどうすればよいのでしょうか？それはデータです。データは、チーム間の知識の公平性を提供することで最大の効果を発揮します。理想的には、優れたデータがあればあるほど、より良い知識を得ることができます。この新しい知識があれば、より効果的に仕事をし、より明確にコミュニケーションを取り、最終的には組織としての働き方を改善するために行動を起こすことができるようになります。つまり、データは、人々が互いに協力し、協力し合う方法を劇的に改善することができるのです。

カルチャーを改善したい場合、どのようなデータを調べればよいのでしょうか？手をつけるべき場所には事欠かないが、HCL Software DevOps での経験から、私たちは開発者、デザイナー、アーキテクトなど、個々の貢献者にとって最も馴染みのあるデータから始める傾向がある。これは通常、ソース・コントロール管理や、課題追跡やプロジェクト管理に関連するデータ（ソースの例としては、Atlassian、JIRA、Gitなどがあります）から来るデータです。

これらのツールから得られるデータからは、多くの分野の洞察が得られます。まず、コードをコミットし、コードの変更をビジネス価値のある特定の項目に関連付ける際に、チームメンバーが使用し、最もよく知っているプロセスを示します。これにより、日々の活動をよりよく理解し、改善点を見つけることができます。また、このデータを使用して、作業中のアプリケーションを特定したり、多くの場合、作業のタイプ（例えば、欠陥と機能）を特定することもできます。このデータは、特定のチーム全体の仕事の分布についての有用な洞察を引き出すために使用することができ、 チームがどのように連携して仕事をしているかを示すことができます。

個々の貢献者から得られるデータを調べることで、以下の7つの主要な分野で文化を改善することができます。

• 誰が何に取り組んでいるか？ 誰が何に取り組んでいるか？ 誰がどのような作業をしているかを知ることは、優先順位に変更があった場合や要件が変更された場合に備えて、開発マネージャやチームの残りの部分を常に把握しておくのに役立ちます。

• 何か重要なものが取り残されていないか？ 進行中の作業を特定することができれば、そのリストをビジネスゴールや成果物のリストとクロスリファレンスすることができます。これにより、「やるべきことに取り組んでいるか」という質問に、より明確に答えられるようになり、時間通りに終わらないかもしれない項目を特定したり、優先順位をつけずに行われている作業を見つけることができます。

• 誰が助けを必要としているのか？ 遠隔地で働くスタッフが増えた今、手を挙げて助けを求めるのは難しい。多くの場合、最も優秀な従業員は、彼らの皿の上にあまりにも多くの仕事を抱えてしまうことになります。データを見ることで、仕事を完遂するのに苦労している貢献者を特定し、必要な助けを得ることができます。また、このデータは、時折行われる消防訓練で少し余力のある人を見つけるのにも役立ちます。

• チームが日々の活動をどのように行うかを改善する。 どのプロセスにも改善の余地があります。より明確なデータがあれば、開発チームが使用しているシステムとどのように相互作用しているかを評価することができ、コードレビューからテストツール、バックログの項目のトリアージまで、ビジネス価値をより効率的に流すことができないボトルネックを明確にすることができます。

• チームの速度を特定することで、計画を改善する。 進行中の作業を特定することで、どのような作業が完了したかを把握することができます。これにより、チームのベロシティを把握することができ、特定のスプリントやリリースに何をコミットできるかを容易に把握することができます。

• スプリント/リリースのスコープがより良くなります。 リリースやスプリントに何をコミットできるかを知ることで、チーム全体がより個人的に責任を持ち、達成された仕事に「納得」するようになります。チームは、短い時間枠の中で過剰な成果を求められていると感じることが少なくなります。

• 予定外の仕事を識別する。 計画外の作業は、時間通りに納品されないビジネス価値の最大のサイレントキラーです。チームがどのような開発努力をしているかを分析することで、そのデータを見て、計画的な作業と計画外の作業のどちらが多いかを判断し、計画外の作業の影響を最小限に抑えるための是正措置を取ることができます。

これらの分野に共通しているのは、開発チーム全体のコラボレーションとコミュニケーションの改善に焦点を当てていることです。個々の貢献者が自分に何が期待されているのかを知り、目標が明確に定義されている場合、貢献者はより積極的に参加し、日々の活動に価値を見出し、成功する可能性が高くなることがわかります。

データは非常に個人レベルでも支援する能力を持っています。DevOps Institute の 2020 Upskilling: Enterprise DevOps Skills Report の調査結果によると、DevOps 人材の採用を検討している企業では、新規採用の要件として「ヒューマンスキル」が上位にランクインしています。上位に挙げられたヒューマンスキルの1位は何だったのでしょうか？コラボレーションと協調性、次いで共有と知識の伝達、そして適応性、共感性。これらのヒューマンスキルはすべて、DevOps 文化がデータを受け入れることで成長させることができます。

DevOps Institute のレポートから得られた重要な調査結果の1つは、雇用主が「E字型」のスキルセットを持つ潜在的な候補者を見つけたいと考えていることでした。I字型、T字型、E字型のスキルセットについてよく知らない方は、下の図をご覧ください。I型スキルセットはスペシャリストです。彼らの知識は、一つのテーマについて非常に深いものです。T型のプロファイルは、特定の領域の専門家でありながら、ビジネス全体に関する幅広い一般的な知識を持っています。このため、機能横断的なチームとの連携を得意とし、より広い戦略をまとめる上で優位に立つことができます。E型スキルセットは、さらに一歩進んだものです。このような人材は、プロセスやフレームワークのスキルの専門知識だけでなく、幅広いヒューマンスキルを持っており、自動化の経験、新しいアイデアを探求する能力、高いレベルで実行する能力を備えています。

出典: DevOps インスティテュート

データは、個人が通常の役割以外の仕事に触れることで、「T字型」のスキルセットがより「E字型」の未来へと成長するのを支援する上で重要な役割を果たすことができる。このような経験は、共感を生み出し、積極的な DevOps 文化に不可欠な責任感を共有する感覚を高めるのに役立ちます。自分のコントロール外に存在する課題を他者が理解できるようにすることで、組織が真の意味で DevOps を受け入れるために必要な健全な対話を始めることができます。

データは DevOps に変革的なメリットをもたらす可能性があります。次回は、データがどのようにして組織がより効果的に作業を追跡し、計画を立てるのに役立つかについて説明します。最後までお読みいただきありがとうございました。