抽出や集計の依頼を受ける時に気を付けていること / https://speakerdeck.com/shinu/maemuki-data-seibinin02

by ShinU

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抽出や集計の依頼を受ける時に気を付けていることしんゆう＠データ分析とインテリジェンス 2020/02/06 第２回データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会

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• 本日の資料は https://speakerdeck.com/shinu/maemuki-data-seibinin02 に公開済み。ブログ・Twitterからもリンクあり • 〇 SNSで話題にすること • × 写真撮影資料・SNS・写真撮影などについて

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• 依頼を受けてデータの抽出や集計を我流で行ってきたが本当にそれでいいのか以前から疑問 • 誰かと比較や議論をしたことがないので自分はこうやっている、という話をまとめて発表してみて他の人からの指摘やより良い方法を聞いてみたい • 同じ立場の人はもちろん、依頼をする側からみてどうしたらもっとやりやすいかとかも知りたい • 書いていることは気を付けてはいるがきちんとできているとは言わない前置き

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目次 • 自己紹介 • 依頼を受ける際の基本戦術 • 良い依頼をどうやって探るか • 解決策（案） • その他に注意していること • まとめ • 宣伝

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自己紹介

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• しんゆう（ Twitter : @data_analyst_ ） • ブログ「データ分析とインテリジェンス」を書いてる人 https://analytics-and-intelligence.net/ • フリーランスでデータに関する仕事をあれこれ • 仕事でやりたいこと：意思決定のための情報分析をする人 • 仕事でやってること：データをうまく使えるようにする人自己紹介

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依頼を受ける際の基本戦術

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• 依頼を受ける際の基本戦術 1.まずは依頼をきちんと聞く 2.納期をとにかく確認する 3.依頼もデータも鵜呑みにしない • まずはこの３つは何はともあれ守るようにしている依頼を受ける際の基本戦術

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• 相手は何か知りたいから依頼をしているのだからともあれきちんと話を聞くようにしている • 特にデータのことに詳しくない人が膨大な時間がかかることを知らずに気軽に言ってきた時や、ごく簡単にできることを依頼してきた場合でも邪険にしないよう注意している • 理由はこちらはデータで仕事をしているが依頼者の大半はそうではないから • まず話をきちんと聞いた上でこちらの事情も説明する、の流れを守っていきたい依頼をきちんと聞く

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• 必要な時に間に合わなければ意味をなさない • 何が知りたいかと合わせて希望納期を聞かないととできることを吟味したり他案件との調整ができない • 「なるはや」はそのままにせずざっくりとでもいつどんな時に使いたいのかを聞く。なるべくだからと後回しにしたら必要な時が過ぎていた、ではいけない • 「あればうれしいがいつでも良い」は具体的な行動に繋がらないので聞くだけ聞いて放置で問題になることは経験上まずないが、たまに棚卸して改めて必要かを聞く納期をとにかく確認する

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• きちんと聞くのとそれをそのまま受け入れるのは別の話 • 依頼者のスキルが低いとあるべき依頼になっていないので依頼に答えても追加変更が続いて終わらないか、最悪の場合はやったことが全て無駄になる • つまり聞いたまま鵜呑みにして進めると関係者全員もれなく不幸になるので避けるべき依頼もデータも鵜呑みにしない

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• 例えばとある友人の話 • 慣れない環境（会社・部署・プロジェクト・データなど）で慣れない相手からの依頼 • あいまいな依頼だがあまり知らない相手＆自分が知らないことも多いのできちんとヒアリングできず • データに慣れるのも兼ねてとりあえずざっくりやってみたらグタグタ＆横から「それはもっと詳しくやっている」 • しかもプロジェクトは終わりかけで行動に結びつかない • 時間の無駄になったのは最初が悪かった関係者全員漏れなく不幸な例

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良い依頼をどうやって探るか

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• 目的は依頼に答えることではなく、依頼者のやりたいことを実現すること • 依頼を正しく出すのはやりたいことのある本人である依頼者側の責任なのはたしかだが、自分の仕事を無駄にしないためにも本当にしたいことを掴むことは重要 • 鵜呑みにしないでどうやって本当に必要なことを探り出すか目的は何か

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• そのためにまず確かめるのがよさそうだと最近思っているのが、求められているのがデータか、分析か、提案なのか • 依頼する側とされる側で認識がずれていると後は何をどうしようがうまくいかなくなる • データは依頼者が分析するため、分析は意思決定の不確実性を減らすための洞察、提案はどうするかの施策 • 提案はコンサルタントやマーケター、分析はアナリストの話になるので今回はデータの話に絞る最初に確かめること

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• 依頼者が自分で分析するためにあるデータが欲しいと依頼をしてくる • ではその依頼は果たして本当に依頼者が分析するためのデータになっているのか • もしその依頼そのものが間違えていたら、依頼にどんなに早く正確に答えても無駄になる • 本当に必要なデータと依頼として要求されるデータの違いが起きる原因は何か依頼そのものが間違えていたら

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• 依頼者のフィルタを通して「こういうデータが欲しい」が顕在化すると過不足が起きる • 本当はもっとできることがあるが知らないので思いつかない、逆に今あるデータだけでできることしか考えない • 「やらなければいけないこと」と「単に興味がある」が混ざる • 現実的なところに落とし込めない • データにより近い側でもよく起きる話なので、データに慣れていない人はなおさらのこと目的を果たせない依頼になる原因

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解決策（案）

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• 「どんなデータが欲しいのか」にそのまま答えるのではなく「いつまでに何が知りたいのか」を依頼を受ける側から聞いて掘り下げて、現実的に「何がどれぐらいまでできるか」を最初に返す以外にないのでは • つまり依頼そのものは聞き流す、ぐらいの気持ちでいい解決策（案）

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• 依頼されてからでは必要なデータが無いこともあるので企画の段階から先に介入してデータが取れているか、取れないならばどうするかに関わる方が望ましい • が、限界はあるのでどの課題にどこまで関わるかの優先順位付けは必要解決策（案）

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その他に注意していること

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• その他にも注意していることがいくつか • 納期に遅れそう、だめそうならはやめに連絡して対応を考える。ここでもやはり「いつまでなら何ができるか」を提示すると話が進みやすい • アウトプットは相手の好みに合わせる。集計結果だけ欲しい人、データも細かく見たい人、集計表だけもらえればあとは自分でやる人と様々なのでどうしたいかも聞くその他に注意していること

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• 相手によってはこちらからの提案をしても聞かない人もいる。無理強いは無駄かつ不可能なのであきらめる。だからといって提案しないと話は進まないのでそこはやる • 後で「やっぱりこれも欲しい」があるのを見込んで期間、地域など範囲は依頼された以上に取れるようにしておく。工数が膨大に膨れ上がったり目的が明確な場合（例えば特定のレポート用に数字が欲しい）は例外その他に注意していること

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まとめ

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• 今まで考えて来たことを改めて整理してみたが、いかに早い段階で介入するかが鍵となるという結論でまぁそうだよね、ぐらいの話に落ち着いた • が、それが理解できるのと実行するには大きな隔たりがあって、今までも全然できていなくて失敗ばかり • 完璧を１０とするなら多分まだ２とか３のレベルで、どうやったらもっと基礎を固めてうまくやれるかは引き続き追い続けていこうと改めて思うまとめ

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宣伝

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• 第３回の開催決定 • 日程：3/3（火） • 場所：レコチョク様（渋谷） • 募集：2/7 20:00 募集開始予定 • Twitter枠・ブログ枠あり（先着順）、登壇者公募なし • 第４回はＬＴ中心にやろうかなと思っている • ４月後半あたりで場所探し中 • LT発表者は公募予定。詳しくは近日中にお知らせ次回＆次々回前向きデータ整備人

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• SQLに特化した「DI-SQL」を作った • https://sql.analytics-and-intelligence.net/ • データ分析のためのSQLについて文法の解説、練習問題とその回答、その他TIPS • 利用についての制限は設けない。企業・個人を問わず自由に利用できるので自習にも社内研修にもどうぞ • こんなこと書いてほしいリクエストがあれば優先して書きます DI-DQL

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• データ分析やその周辺にまつわる色々なイベントを開催中 • Compassで「データ分析とインテリジェンス」というグループがあるので興味があれば登録しておくと新しいイベントの登録や募集開始時に連絡がいきます https://analytics-and-intelligence.connpass.com/ Compassグループ

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ご清聴ありがとうございましたしんゆう＠データ分析とインテリジェンス https://analytics-and-intelligence.net/ Twitter：@data_analyst_