事業の成長、開発組織の成長においても、イテレーティブさを担保することは非常です。事業という不確実性の高いものをグロースさせる作業に対して小さく失敗しながら、イテレーティブ（反復）に施策をユーザーに提供していきます。

その施策を実行する組織として、どのように「小さく失敗するか」を考え、どうやって「失敗できる」環境を作り出せるかは、事業・組織双方の成長において欠かすことはできません。
実現するためには、事業戦略・データドリブン・組織文化といった幅広い部分に適応する視野を持ちつつ、ビジネスサイド、エンジニアサイドともに連携して、事業を一緒に作っていかなければいけません。

今回は、事業を作り出す開発組織においての「失敗」をどのように考え、実践しているのかを事例を交えながらお話していけたらと思います。

DevOpsの領域だけでは対応しきれない、プロダクトのグロースの部分をData-Drivenの考え方でどういうふうに開発プロセスを補完していくかについて述べていきます。

LeanStartupのBMLループを開発プロセスとして各ループ遷移(Learn→Idea,etc...)の中でどういったことを意識しながらData-DrivenとDevOpsの考え方を使ってプロセス設計していくかについて、KGI,CSF,KPIの設定からビッグデータ基盤・データ分析基盤、優れた指標などDMM.comの事例を用いりながら説明していくます。

チームとして、良い『開発プロセス』を設計することは重要です。
ROIを高めながら、どうやってプロダクトを『最速』でリリースし、仮説検証を『高速』で繰り返せるかを常に考える必要があります。
そこで、重要なポイントとして気づいたのは、EBM(Evidence-Based Management) の概念におけるT2Mの部分『プロセスの見える化』と『ムダからの解放』です。
今回は、理想の開発プロセス(EBM(Evidence-Based Management) to 『Lean x Scrum』)から、VSM x SIPOC分析による『プロセスの見える化』の実現から分析プロセス。
そして、見える化することでわかる『ムダ』の解放をどのような工夫で行ってきたかをお話できればとおもいます。