インターネッツの範囲という限定された観測範囲内の話で恐縮なのですけど、データ人材でも権力を持った人って存在していない気がしている。
著名なCDO(Chief Data Officer)の方を何人知っていますか？の問いに答えられない。(わたしの調査不足ではあるのですが)
という頭の体操的なことをしていたのですけど、ふと、「CDO以前にデータ人材を管掌する人、特にpeople managerも兼ねている人って何がベストなんでっしゃろ？」という妄想に移行。
ベンチマーク
わたしの元ボス。
どちらかと言うとデータだけでなくてAIやBIの領域も兼務していたので、厳密にはデータ専門のpeople managerとは言えないのですけど、これくらいしかサンプルがなかった。
閑話休題: Data People ManagerがやるべきManagement
ここからは夜中の頭で暴走した妄想まっしぐらの世迷言を描くことになるので、予めご了承ください。
とはいえとはいえ、個人的にはジャンルが違いますが一応Engineer Managerを経験したことはあるので、大外れなことでもないのかなと思っていたりします。
一般論的には
基本的にMemberが期待するPeople Managerの役割は評価を上げるか否かくらいしか話すことはないので、じゃあPeople ManagerはMemberに美味しい思いをさせるためにはどうすればいいのか？そしてあわよくば会社貢献につながるようなものになればよいのでどうすべきかを考えることになるのかなと思っています。
で、これを綺麗に言語化しているのが⇩
風音屋さんはマジでベンチマークとして助かっています感謝🙏
結局、People ManagerもMemberもoutcomeの最大化という点では目的は変わらないというのはそう。
Data People Managerの難しさ
では、ことデータ人材のoutcomeの最大化、とは一体どうすればいいのか？
基本的には先ほど挙げた風音屋さんのQCDSを意識すればいいのですけど、問題はデータ人材およびデータ組織とは間接部門であるという事実。
要は、自ら売上を生み出すことができない。別名、コストセンター。
最近よく使う例えですが、総務や経理は会社運営上絶対に必要な部門なので、コストセンターとはいえ(よほどチョンボしない限りは)蔑ろにできません。
一方で、データ部門の難しい点は、コストセンターの中でも研究機関、R&D、ストレージなどと同じで、会社の業績によっては終了ggとなる可能性がある部門であること。
こうした中でのData People Managerの難しさは、どちらかと言うとMemberに対しての評価よりも、Data People Managerより立場が上の人間にoutcomeを説明する義務があって、それは幸か不幸かコストセンター特有の評価軸でしか今のところは表現できない点なのでは？というのは感じています。
本音を言うと、データに疎いMemberを抱えてPeople Managementするよりも、データに疎い上司を説得する方がよほど難易度が高い。
ベンチマークであるわたしの元ボスもこの難易度の高い戦いを繰り広げていたはずで、現職は比較的データ人材に明るいとはいえ、とはいえとはいえなかなか評価しにくい面倒な部門および人材だったんじゃないかなと妄想しています。
まとめ
むずいね。