NIKKEI TECHNOLOGY AND CAREER

Atlas 開発チームに join して半年後に自走するまでの取り組み

この記事はNikkei Advent Calendar 2022の 18 日目の記事です。

こんにちは。
日本経済新聞社データインテリジェンスグループ Atlas 開発チームの萩原です。

はじめに

私は 2022 年 7 月に中途入社し、データエンジニアとして Atlas の開発に携わっています。

Atlas については、データドリブンの取り組みにてご紹介しています。
ぜひご覧ください。

私が所属するデータインテリジェンスグループ(DIG)は、データ利活用の取り組みを日経全社に拡大させる、組織横断的なデータ組織です。
以下 2 チームから構成されています。

  • Atlas 開発チーム : 主にリアルタイムデータ分析基盤としての Atlas を開発・運用し、高速で安定的な分析環境を提供する
  • Insight チーム : データ分析実務や他チームへのデータ活用支援を主に担当し、全社に対するデータ文化の醸成を行う

この記事では、私が Atlas 開発チームに join してから半年間で、オンボーディングとして取り組んだ内容をご紹介します。

オンボーディングのゴールをきめる

入社直後、チームの先輩方や上長と擦り合わせたオンボーディングの大目標は以下のようなものでした。

  • 半年後、Atlas 開発チームメンバーとして自走できる状態まで成長すること

Atlas は、日経で展開されている各種サービス・メディアと連携して動いています。
そのため、他チームの方々とも直接コミュニケーションをとり、主体的に仕事を進める必要があります。

「依頼発生 〜 要望要件取りまとめ 〜 実装 〜 フォローアップ」 のような一連の動きを主体的に引っ張れる状態を「自走」と位置付け、目標を設定しました。

ここからは、ゴール設定をもとに半年間どう動いたかをブレイクダウンします。

Step1 : コミュニケーションに慣れる

まず第一に、共に働くメンバーとのコミュニケーションが重要です。
自走にあたり各所への調査や調整能力が重要になることから、積極的なコミュニケーションを心がけます。

チーム内でのコミュニケーションイベントにもそれぞれ参加しています。

チーム朝会

DIG では毎朝開催しています。デイリースクラムでもあり、ちょっとした雑談タイムにもなっています。
タスクの進行確認や技術的な相談はもちろんですが、日々気づいた学びや効果的な仕事の進め方についてなどの共有も毎日行われています。

これにより、先輩方が普段何を見て考えているかを知る機会となり、「自分が何を知らないか・見ていないか」に気づくことができています。

Atlas 開発チームはリモート勤務が多めなので、顔を合わせる時間が毎日あるだけで心理的安全性がグッと向上します。

DIG オフィスアワー

DIG メンバー間で日々の相談をしたり、他チームから DIG への窓口としても機能しているオフィスアワーが毎週開催されています。
他メンバーが日々どんなタスクを進行しているかを認識する機会にもなり、メンバー個人の理解にも役立っています。

定期的な雑談タイム

週に 3 回、曜日と時間帯をずらして、任意参加の雑談 Slack Huddle が開かれています。
ちょっとした業務相談も OK、ポケモン御三家談義や移住先相談までフリートーク枠をしっかり設けることで、希薄になりがちな雑談の時間を確保しています。

先日好きな漫画作品の話題が上がった会では、魅力紹介がとまらず、雑談枠の半分以上ほぼひとりで語り続けてしまうこともありました。
ヒートアップへの反省は尽きないところですが、メンバーからの温かい反応もあり、これからも積極的に自己開示していこうと決意した瞬間でした。

社内ボードゲーム大会

社内有志で開催されているボードゲーム大会の運営を少し手伝ったりなど、業務を超えたコミュニケーションにも参加しています。
DIG 以外の他チームからの参加者とゲームを通じてコミュニケーションを取ることで良い関係性が生まれ、日々の業務に良い影響を与えています。

PF室ボードゲーム大会

Step2 : Atlas を理解する

次の段階として、Atlas についての理解を深めていきます。

Atlas はリリース開始から数年経ち、日経における重要性が高まるにつれて多種多様なシステムコンポーネントを抱える複雑な構成となっています。
歴史的な経緯について知らなければ全体像を把握することが難しく、システム構成を理解するのが Atlas 開発チームとして業務に取り組む際の最初のハードルです。

Atlas説明会

そこで、設計方針やアーキテクチャの内容、実際のデータ活用事例などを Atlas 創始者から学ぶための説明会が用意されています。
設計時のこぼれ話からや創始者目線での現在のシステム構成に対する所感など、稼働中のコードやドキュメントからは読み取りづらい深い点まで知ることで、 Atlas の開発を担う一員としての実感が強くなりました。

加えて、今後の改善プランや社内浸透へのロードマップなど、未来の話もインプットし理解を深めていきます。

ペアプログラミング

Atlas 説明会でシステム全体の理解は進みましたが、いざ実際に開発を進めようとすると細かい開発の進め方でわからないところがたくさん出てきます。
そこで Atlas 開発チームではペアプログラミング形式で業務に取り組むオンボーディングの仕組みがあります。

私もペアプログラミングを通して、つまずいた部分をリアルタイムでフォローいただきました。
軽微な修正タスクの実装からデプロイまで随時サポートしていただくことで、少しずつ Atlas の開発実務経験を積むことができました。

フロントエンドハンズオン

Atlas にはブラウザ上でのお客様の閲覧アクションなどを検知し蓄積する仕組みがあります。
フロントエンドの仕組み理解からこの実装の内容まで、一気通貫で体験してみるハンズオンに参加し、実際に流入するトラッキングデータの仕組みを理解します。

こちらのハンズオンについては、アドベントカレンダー25 日のエントリーにて詳しいご紹介がされる予定です。
ぜひこちらも合わせてご覧ください。

Step3 : チームの担当業務に慣れる

Atlas について大まかなインプットが進んできたので、実際に開発チームのメンバーとして業務に慣れていきます。

他チームからの依頼を理解する

Atlas には他チームから日々対応依頼や質問、要望などが寄せられています。

Atlas 開発チームでは、Slack のワークフローから Notion ページを生成する連携を導入し、チームへの依頼・要望をチケットとして管理する仕組みを設けています。

Atlas Tech Support

蓄積された過去のチケットや、現在のタスク進行を把握することで、よく寄せられる依頼の内容や対応手順を効率よく理解することができました。

毎週のレビューMTG で内容を確認し、比較的ライトなタスクから私も着手していきます。
実際に他チームの方々とやりとりをすることで、依頼への解像度が上がり、どういったコミュニケーションが求められるかを少しずつ理解していきました。

Step4 : Atlas開発チームやDIGが抱える課題感を共有する

数々の依頼を把握し対応を進めるにつれて、現在の Atlas が抱える課題感や、利用者が求めている機能性などを掴むことができてきました。

現状と比較しどのように Atlas を成長させていくのか、腰を据えてチームメンバーと方向性を議論します。

DIG 四半期オフサイトミーティングの取り組み

DIG では、約四半期ごとにメンバー全員で集合して、終日話し合うミーティングを設けています。
内容は前期の KPT 整理や次期のロードマップ検討などで、日頃気になっているポイントや手をつけられていない改善点などに向き合う時間にしています。

オフサイトで設定したロードマップなどは定期的に全員でトラッキングし、日々の業務とすり合わせる試みも行われています。
「チームとして、どこを目指しているか」を日々確認することで、新規メンバーとしてどうフィットしていくかを方針づけることができています。

Step5 : 自走に向けてタスクを引っ張ってみる

join から数ヶ月経ち、ある程度チームに馴染むことができました。
最終ステップとして、目標だった「自走」の経験を積んでいきます。

ここでは直近担当している案件を 1 つご紹介します。

Twitterエンゲージメントデータ分析への取り組み

日経電子版の担当者から「日経が運用している Twitter アカウントへの反応を Atlas 上で調査・分析したい」という依頼がありました。
これに対し、必要な要件の定義から各種データのつなぎ込み方針の策定・実装などを主担当として対応にあたっています。

実際に担当してみると、抽象度の高い「Atlas 上での分析」という言葉から具体的なデータの形や粒度、更新頻度などのサービスレベル詳細設定が単純ではないことを理解できます。
Atlas に取り込んだデータは、社内の至る所に在籍する分析担当者が利用できます。
今回受けた依頼の要件設定も大切ですが、今後広く利用者に使いやすいデータを提供するための検討も必要です。

判断や方向性に迷ったときには先輩方に相談しながらも、基本的には私が案件をリードしています。
認識齟齬が生まれないよう丁寧なコミュニケーションを心がけつつ、利用者にとって使いやすいデータを提供するための仕組み作りをしています。

半年やってみて

DIG や Atlas 開発チームでのコミュニケーション、またオンボーディングのためのタスクなどはスピードスタートにとても役立つものでした。

一方で、自走するためには自分に何が不足していて何に注力すべきか、継続的に内省すべきものとも理解できました。
コミュニケーションの在り方、仕事の進め方などを常に見直し改善していくことで、結果的に自走状態に必要なスキルを養うことができました。

振り返るとスピーディな半年間でしたが、目指した「自走」の状態をなんとか達成できたと考えています。
これからも慢心することなく、Atlas の価値をより高める動きができるよう精進したいと考えています。

おわりに

日経には多様なエンジニアチームがあり、オンボーディングやチームビルディングの方向性もそれぞれ個性豊かなものと思われます。
その中でも DIG や Atlas 開発チームは、定期的な振り返りや現状に対する問いかけを全員が大切にし、積極的なコミュニケーションと効果的な仕組みの構築によって、よりよいチームのあり方を目指しています。

この記事では、DIG / Atlas 開発チームに join し半年間過ごした経験をご紹介いたしました。
少しでもお読みいただいた皆さんのご参考になれば幸いです。

ここまでお読みいただき、ありがとうございました。
明日は田中さんの「日経電子版における記事配信基盤の Elasticsearch を 6 系から 8 系にあげている話」です。お楽しみに!

萩原匡侑
ENGINEER萩原匡侑

Entry

各種エントリーはこちらから

キャリア採用
Entry
新卒採用
Entry
短期インターン
Entry
カジュアル面談
Entry