株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
株式会社サイバーエージェントAI事業本部の2024年度 エンジニア新卒研修でシステム運用の基本と戦略に関する講義を行いました。
これは何 こんにちは。CARTA HOLDINGSの事業部の1つである、fluctでエンジニアをしている宮前です。 弊社のDATA STRAPチームでは、ユーザーからの問い合わせ対応が逼迫し、エンジニアの開発効率が大幅に低下していました。そこで、この課題を解決するため、様々な施策を実施しました。 その結果、今は以前と比較してかなり開発に集中できる時間が増えました。 この記事ではやった施策でうまくいったこととうまくいかなかったことをまとめます。 前提として、問い合わせそのものが悪いわけではありません。むしろ、「こういった機能があれば良いのでは?」といった提案などは、プロダクトの改善につながる好機と捉えています。また、仕様の不明確さに関する質問もドキュメントの整備や仕組みの改善に役立ちます。問題は、適切にユーザーの要望をハンドリングできていないことです。このままでは、ユーザーとエンジニアの両者
先日、Xにて、下記のような投稿をしました。 負けるコンペのあるある 1 良い提案にしようとする 2 社内絶賛される 3 最後まで戦略に拘る 4 面白い企画になってる 5 資料が早めに終わる 6 プレリハが何事もなく終わる 7 こだわりが強い人がいる 8 誰も反感がない満場一致 9 負けても誰も困らない 10 よいチームである 一見良いように見えて負ける — ひとやすみくん@広告プンラナーのメモ (@1q3_japan) May 20, 2024 「負ける」コンペあるあるです。 「勝つ」コンペあるあるではなく、「負ける」コンペあるあるです。 X上では文字数の関係上、説明不足気味なので、ブログにて解説します。 あわせて読みたい 販促コンペで役立ちそうな書籍リスト(10冊厳選) Twitter上にて、下記のような投稿をしたら需要がありそうなので、購入する人向けにリンクと書籍のひと言解説だけ貼って
Kazuya Tsukamatsu APRIL 2001 APRIL 2001 ❦ MAY 2001 Kazuya Tsukamatsu MAY 2001 105 8534 3-1-38 03_3434_7332 03_3434_6430 MAY 2001 ❦ 2001 4 5 105 8534 38 03 3434 7332 03 3434 6430
度重なる期日の延期、お客さまの「激怒」、クリティカルな問題の発覚……。 多くのプロジェクトマネージャー(以下、PM)が最も恐れるのは、そんな「炎上」でしょう。巻き返しを図るものの、逆に現場に負担をかけたり、混乱を招いたり。その結果、品質が大きく下がってしまう、あるいはサービスイン(新しいサービスを開始すること)に間に合わないなんてことになれば、PMとしての信用は大きく損なわれてしまいます。 そうしたトラブルをうまく収め、プロジェクトを無事に着地させるには、どのような心構えや技術が必要なのでしょうか? 今回お声がけしたのは、日本IBMやパナソニックなどで、PMとして数えきれないほどの炎上プロジェクトを解決してきた木部智之さん。日本IBMではPMのグローバル最高位である「シニア・コンプレックス・プロジェクト・マネジャー」に認定された生粋の「火消し屋」です。 そんな炎上対応のプロフェッショナルで
成長の為にアウトプットがなぜ必要なのか。mattn氏が語る持続的なアウトプットのススメ 2024年5月16日 mattn 大学卒業後、ソフトウェアハウスやSIerなどでソフトウェア開発に携わる。vi派生のテキストエディタVimの日本語化やプラグイン、Go言語などでOSS(オープンソースソフトウェア)の開発・コミュニティ運営に参加し、2019年からGoogle Developers Expert。2021〜2023年 GitHub Stars。著書に『みんなのGo言語』(2016年、2019年に改訂2版、技術評論社、共著)、『Go 言語プログラミングエッセンス』(2023年、技術評論社、単著)がある。関西在住。 X:@mattn_jp GitHub
これは何か最速で成果を出す為にはどうすれば良いか?という質問をよくもらうのでその回答をするものです。良い感じのものが見当たらなかったので過去に自分が教えてもらった事をまとめました。せっかくまとめたので公開します。 4つのタイプの人がいるそれっぽい図1①思考先行型 思考力は高いけど,行動力が低い人。 考えてばかりで,なかなか行動に動けず成果が出ない。頭が良い人ほどこのタイプになってしまうので気をつけないといけない。 ②思考/行動 併用型 思考力も行動力も高い人。 思考と行動のバランスが良く,行動した結果を思考する事で正しい行動に繋がるサイクルが回っている。この人が1番早く成果が出る。 ③指示待ち型 思考力も行動力も低い人。 何をすれば良いか分からない状態で,動くこともできない。新しい環境に行くと,意外とこの状態の人も多いのでは。 ④行動先行型 思考力は低いけど,行動力が高い人。 何が正しいか
組織に“できたてホヤホヤの暗黙知”をシェアする仕組みをどうつくるか?子どもの「逆上がり」習得過程を見て気づいたこと 今日は「子どもの日」ということで、個人的な話になりますが、先日、5歳の娘が「逆上がり」を習得しました。 一人の親として感動を覚える瞬間だったことはもちろん、習得のプロセスがまさにヴィゴツキーの言う「ZPD(Zone of Proximal Development、最近接発達領域)」そのもので、親としても、研究者としても非常に感激してしまいました。 そこで本記事では、「娘の『逆上がり』習得」というきわめて身近なエピソードを通じて私が感じた、ナレッジマネジメントにおける「できたてホヤホヤの暗黙知」の重要性と、「ZPD」を学びにつなげるためのポイントについて、書いてみたいと思います。 ある日の公園での「驚き」の出来事ある日、保育園の帰り道に寄った公園にて。5歳になったばかりの娘が、
仕事で周囲も驚くような結果を出してみたい。「この人はどこか違うぞ」と評されたい。そう願うあなたがチャレンジすべきは「アイデアを100案出すこと」です。 発明王エジソンは「すばらしいアイデアを得たいのなら、たくさんのアイデアを出すことだ」と言いました。一流クリエイターたちも、仕事の精度を高め良質な発想をするには「100案出せ」と説きます。 そこで今回は、筆者が実際に100案出してみました。なぜ、100案出せる人が強いのか。そこには納得の理由が詰まっていたのです。 仕事では「100案出せる人」が強い理由 デキる人はなぜ100案出すのでしょう。ふたつの理由を挙げます。 「この案がたしかに正しい」と確認するため クリエイティブディレクターの三浦崇宏氏によれば、広告代理店の若手コピーライターにとって、100個以上案を出すのは普通のこと。最終的に残るのは100案うちたった1つなのに、それでもわざわざ1
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
会社が設立8期目を迎えた。 これまで数年間、事業部ごとにオフィスが分かれており、なかなかコミュニケーションがとりづらかったり、同じ会社なのに別会社っぽくなっちゃったりして、結構意思疎通にも苦戦していた部分が多かった。 ようやく1拠点になり、1ヶ所で、チームAcroforceで、仲間たちと働けることを心から嬉しく思う。 また同時に、これから仲間が増えていくにあたって、「日本を代表するベンチャーをつくる」と常に言い続けている僕が、あらためて、ベンチャーで働くってどういうことなのか?を考えてみたので、noteに残しておきたい。 (いまうちの会社に所属しているメンバーはもちろん、これからうちの会社への入社を検討している方、うちの会社に興味を持っている方、そして、それ以外にベンチャーで働く方や働こうとしているすべての方がターゲットになるそんな予感がしている。) まず前提として、"ベンチャー"を定義し
「データ分析」を整理する「データ分析」と言ってもその仕事にはいくつかの種類がある。しかし、その違いが整理されておらず各自に思い思いの「データ分析」があるために認識がずれる。 これだけ頻繁に使われている言葉なのにその内容に大きな違いがあることにあまり意識が向いていないらしい。良い状態だとは思えないので、まずは「データ分析」について整理してみようと思う。 「データ分析」の仕事「データ分析」と呼ばれる行為には、以下のアウトプットがあると考えられる。 提案 インテリジェンス データ まずはそれぞれの違いについて簡単に見てみる。 提案ある課題に対しての具体的な施策の「提案」まで含めて「データ分析」と呼ばれることがある。 与えられた課題に対して唯一の選択肢を提示して意思決定者は「はい/いいえ」を決める えられた課題に対して複数の選択肢を提示して意思決定者がその中から選ぶもしくはすべてを拒否する 「この
1on1 で伝えたので外にも書いておく。 プロダクトやチーム、メンバーのフェーズ まず現状分析。 自プロダクトは PPM で言う花形、金のなる木、問題児、負け犬のいずれに当たるのか 勢い MAX でめっちゃ盛り上げるのか、地味に役割を達成するのか。自チーム全集中なのか他チームのフォローに回るのかみたいな方針が変わる 自チームは エラスティックリーダーシップ で言うサバイバルモード、学習モード、自己組織化モードのいずれに当たるのか チームを改善しなければいけないのか、プロダクトだけを見ていて良いのか。チームで改善できるのか、リーダーや外部の強い意志が必要なのか 各メンバーは、期待される役割において SL理論 で言うとどのフェーズなのか 指示的行動が必要だとマイクロマネジメントすることになり、マネージャ/メンター的な人/行動を増やす必要がある 役割を網羅しているか こういう軸で考えていることが
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