「データ」の依頼のやり方

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「データ」の依頼のやり方「データ」の依頼のやり方

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はじめに「データ」の依頼のやり方 2

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本資料の目的意思決定のためには分析が必要で、そのためには材料となる質の高い「データ」を入手しなければならないデータの依頼は各所で行われているが、データを依頼する側がやり方を学ぶためにまとめられた資料がないそのため各自が独学で身につけているが、非効率であり時には間違えている現状を少しでも改善できないかと「データの依頼の方法」についてまとめた「データ」の依頼のやり方 3

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注意点内容は全て筆者の個人的な経験に基づきます内容は予告なく追加・変更されます「データ」の依頼のやり方 4

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筆者紹介しんゆう X（旧Twitter）：@data_analyst_ ブログ：データ分析とインテリジェンス 2023年よりnoteにて活動中 https://note.com/shinu 活動：データを使いやすくする人「データ」の依頼のやり方 5

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なぜ「データの依頼のやり方」を知る必要があるのか「データ」の依頼のやり方 6

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自分でデータを集める時間はないから誰かに代わりにやってもらう必要がある既存のデータの場所や扱う上で前提となる定義や注意点をヒアリングする。誰もわからなければ自分で調べる新しい指標を作るのに複雑なSQLを書く外部データを探し、契約し、取り込む個人情報の扱いを法務と確認するニュースや事例の資料の内容の正しさを検証し、評価する「データ」の依頼のやり方 7

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適切な依頼は使う人にしか出せないから問題への理解なしに必要なデータはわからない問題の責任がない人に同レベルの理解を求めてはいけない抽出側に期待すべきは、要求したデータを提供すること「どうしたら経営がうまくいくか」をオフィスビルの建築家に聞くのは間違っている「データ」の依頼のやり方 8

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適切な内容を依頼する必要があるから欲しいデータは依頼しないと得られない依頼した内容以外のことを求めるべきではないステーキを注文した後で「ハンバーグが食べたいのになんで勧めなかったのか」と文句をいうのはおかしい適切ではない依頼はリソースを無駄にするだけでなく機会損失を生む「データ」の依頼のやり方 9

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適切な相手に依頼する必要があるから「分析のことだからとりあえずデータに詳しい人に頼んでおこう」ではうまくいかない能力が期待できない相手に依頼してはいけない八百屋に行って「とんかつと刺身」を頼めば何か出てくるだろうが、もっと頼むのにふさわしい相手がいるはず「データ」の依頼のやり方 10

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依頼の修正は期待しない方がいいから依頼に間違いや過不足があっても指摘されづらい理由一般的に頼まれたことは断りづらい抽出側は詳しい事情を知らないので指摘しづらいとにかく「できる」と言うことが有能という風潮がある抽出側は立場が弱いことが多い頼まれたことを断ると損をする（間違った依頼でもやれば得をする）「データ」の依頼のやり方 11

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抽出側に依存することになるから抽出側の言いなりになってしまうので、自分が分析するためのデータの入手が自分でコントロールできなくなるデータはおろか、「何を見るべきか」「どんな分析をするのか」「KPIはどうしたらいいのか」まで抽出側にまかせることになってしまう「データ」の依頼のやり方 12

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丸投げすると無駄な作業が増えるから抽出側は個々人の事情は知らないので抽出側だけで考えてもデータに過不足がほぼ確実に発生する不足分を補うのにコミュニケーションがまた必要過分とはただの無駄な作業無駄なデータを作ることで仕事になってしまう（特に外注）「データ」の依頼のやり方 13

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無駄な依頼は機会損失を発生させるから無駄な依頼に有限のリソースを食いつぶされてしまうことで優先すべき依頼への対応が遅れる別の誰かの本当に必要なデータを抽出する時間を奪われてしまう依頼者が必要かどうかを見極め、自制することが求められる無料だからと必要のない救急車を呼べば本当に必要なところに届かなくなる「データ」の依頼のやり方 14

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AIは指示されたことしかやらないから AIに任せるならば、抽出側が補っている依頼の過不足の調整ははすべて自分で行う必要がある AIに期待しない方がいい反応そのデータは目的にあっていないのでは社内にないので外部から探してこようか個々の企業の事情やデータを読み取って対応できるようになるのはまだ先だと思われる「データ」の依頼のやり方 15

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無駄に気づけないから経営者やマネージャーが無駄に気づかないと改善されない無駄に気づくためには何が正しく何が無駄なのかが判別できることが必要「データ」の依頼のやり方 16

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適切な依頼を考える「データ」の依頼のやり方 17

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「データに詳しい」人に依頼する？「分析」だから「データ」のことで、「データのこと」だから「データに詳しい人」に依頼する、が間違い原因は使っている言葉の定義や理解があいまいだから何がしたくて何を求めているのか自分に問う「データのこと」とは何を指しているのか「データに詳しい人」に何を求めているのか「データ」の依頼のやり方 18

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「分析」はアウトプットではない「分析」を求めるから依頼するべき内容や依頼する相手を間違える「分析」は手段でありアウトプットにはなりえない「分析」ではなく、何が必要なのかを認識し、依頼する「データ」の依頼のやり方 19

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「データのこと」のアウトプットは３つまずアウトプットとして何があり得るのかの選択肢を知る次の３つに分類するとわかりやすい提案インテリジェンスデータやるべきことも必要なスキルも違う「データ」の依頼のやり方 20

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３つのアウトプットの区別をする区別がついていないと「分析」でコミュニケーションしようとして求めるものが得られなくなる「提案」は具体的で実行可能な企画「インテリジェンス」は特定の意思決定に使えるよう分析された「情報」「データ」は「インテリジェンス」以外の「情報」。分析のための材料「データ」の依頼のやり方 21

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何が欲しいのかを明確にする依頼しようとしているのは、３つのうちどれなのか選択肢から選びたければ「提案」特定の問題の意思決定に使いたければ「インテリジェンス」自分が分析したければ「データ」「分析」を主語にしているとお互いの認識がずれる上に責任もあいまいになる「データ」の依頼のやり方 22

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適切な依頼先を探す「データ」の依頼のやり方 23

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全部違う仕事なので依頼先を選ぶ適切な相手に依頼しないと適切なアウトプットは望めない全てに高いレベルで対応できる部署や人はいないどこかにいるかもしれないが、そばにいるとは限らない窓口が統一されておらず、依頼を適切に振り分けてくれる人がいないのであれば自分で適切な相手を探す適切な相手が社内にいるとは限らない「データ」の依頼のやり方 24

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「提案」をデータの部署に求めない企画には分析も必須ではあるが、データを扱うスキルと具体的な企画を作るスキルは違うマーケティングの企画なら担当部署や支援会社に頼む少なくともまず「データに詳しいところ」に話を持っていくよりも先に上司やチーム内で相談する「データ」の依頼のやり方 25

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「インテリジェンス」は相手がいない現状では依頼する側もされる側も認知と理解が少なく機能していない役割分担、つまり責任範囲依頼する側のスキル依頼を受ける側のスキル必要ではあるが、混乱するだけなのでまずは関係者がどのような認識を持っているかの確認から必要になる「データ」の依頼のやり方 26

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「データ」はデータの部署に依頼する「分析」が欲しいとはいいつつ実際に求めているのは「データ」であることも多いダッシュボードの作成も大半はここ自分で分析をするための「データ」が欲しいならデータの部署に相談するのが妥当データの部署がないからとエンジニアに頼むのも本来の役割とは違っていることに注意「データ」の依頼のやり方 27

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「何に責任があるのか」に注目する現状では3つが明確に分かれていることはなくあいまいな状態になっている「データ」などを掲げていても実態として「提案」の仕事をしている場合もあるまずは「その部署は何に責任があるのか」について認識を合わせ、ふさわしい相手に依頼するとりあえず依頼しても対応はしてもらえるが、頼まれたから対応しているにすぎない「データ」の依頼のやり方 28

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「データ」に絞るそれぞれ求めることも依頼すべき内容も違う「データ」はどこでも行われているが、依頼する方法を学ぶ機会がなく最もギャップがありそうなのでここを埋める「提案」は従来のコンサルティングやマーケティングの領域であり、既存の膨大な知識や情報がある「インテリジェンス」は需要も少なそうなので後回し以降の議論は「データ」に絞る「データ」の依頼のやり方 29

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「データ」の何を依頼するか「データ」の依頼のやり方 30

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分析のためのデータが欲しい依頼の中心分析ためということは意思決定のためであり、具体的な行動が結びつくことが大事「いつどのような意思決定と行動のために必要なデータは何か」を考える「データ」の依頼のやり方 31

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現状を概観したいいわゆる基礎統計指標はいくらでも作れてしまうが、たくさん作ったところで見ないとにかく依頼する、をみんなでやるから疲弊するので、必要最低限で耐える「データ」の依頼のやり方 32

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監視がしたいダッシュボードに限る必要はない大きな変化やトラブルがあったときだけわかれば十分ならば、ダッシュボードにするよりアラートが鳴るようにする方がいい基礎統計と同じで簡単に増やせるが、あまり閾値を低くするとアラートがたくさん鳴るのでほどほどにする「データ」の依頼のやり方 33

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データの詳細を教えてほしいデータについてわからないことを尋ねる場所定義例外や使える期間など利用上の注意点いつ更新されるかメタデータが記録されていなければ催促してもいい「データ」の依頼のやり方 34

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SQLを書く必要がある SQLを中心にプログラムを書く必要がある場合は簡単に書けると思ってもやめておいた方が無難データの確認も含めてかなりの時間がかかる各人が勝手に指標を作るとガバナンスで問題が起きる自分ではSQLは書かずに依頼して任せる結果を提供してもらうツールで扱えるように整理してもらう「データ」の依頼のやり方 35

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新しく指標を作りたい SQLやツール内で手軽に作れるが非推奨各自が勝手に作ると、隣に座っている人とすら定義が違ってしまう後で間違い探しと修正と運用でのカバーに膨大なコストがかかる今すぐ欲しいのに依頼すると数日かかってそれでは間に合わない、という場合は相談。一時的な対応はできる「データ」の依頼のやり方 36

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ツールの操作をしたい既存のダッシュボードを修正したいがツールの扱いに長けていないので対応して欲しいグラフの種類や見せ方の変更ダッシュボード内のレイアウトの変更表示する期間や条件の変更データや見た目の修正は自分でもできるようにやり方を教えてもらうほうがいい「データ」の依頼のやり方 37

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「データ」の依頼の仕方「データ」の依頼のやり方 38

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必ず伝えるべきことは内容と納期内容分析に必要なことを依頼する定義や用語、各種要望を依頼時に伝える納期「いつ必要なのか」を伝える。明確に決まっていない場合でも目安はあったほうがいい用心して少し早めにするのは許容されるが限度はある「データ」の依頼のやり方 39

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内容これらを決めないと抽出できない内容がふわっとしているとこれらをコミュニケーションで全て決めていかなければならないこの後の例は、アウトプットを作るために決めなければならないことの一部「データ」の依頼のやり方 40

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依頼時に伝えるとよいことの例１誰がみるのか依頼特有の条件いつもとはちょっと違う分類や集計必要な単位秒、分、時間、日、月、年など年齢、年代都道府県、地域「データ」の依頼のやり方 41

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依頼時に伝えるとよいことの例２有効な範囲年齢の下限上限、年代の集約（例：70代以上）欲しい期間範囲、いつ以降や以前関連する依頼。依頼番号があればその方が調べやすいまず見られればいいのか、長期的に見続けるか「データ」の依頼のやり方 42

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依頼時に伝えるとよいことの例３アウトプットの形式の希望 BIツールでダッシュボードにするスプレッドシート csvファイル「データ」の依頼のやり方 43

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納期についていつまでに必要なのかが明確でない場合でも納期を決める「なるべく早く」は本当に急いでいるのか、早めにあればうれしいなのかが伝わらないのでやめるいつでもいい、はよほど余裕がないと着手されないと思っておく「忙しかったら後回しでいい」の一言があると抽出側は調整がしやすい「データ」の依頼のやり方 44

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依頼の背景は内容次第依頼に至った「背景」はわからなくても抽出はできる過不足のない内容で依頼が出せるならば背景は無くてもいいごく単純な内容か、類似の抽出をする場合ぐらい背景を伝えるなら内容と納期の後背景よりも内容と納期が詳しいことの方が大事背景の情報がないと作業だけさせられている思う人もいる「データ」の依頼のやり方 45

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アウトプットのイメージはほどほどにダッシュボードを実際に使ってから修正することになるので事前にしっかり作りこみしても無駄になるだけダッシュボードのレイアウトなどはあとで変更できるし、そのコストも低いその分必要なデータが何かを考えることに注力した方がいい見た目はすぐに直せるが、データの不足を補うには時間がかかる「データ」の依頼のやり方 46

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依頼者に心がけて欲しいこと「データ」の依頼のやり方 47

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主体は依頼者にある依頼者が行うべきことは本当にに必要な「データ」が何かを見極めること「データ」を依頼するのは分析を行うためであり、料理でいえば食材を集めるのと同じ何を作るかを決め、そのためにどのような材料が必要なのかを考えるのは作る人のやるべきこと「データ」の依頼のやり方 48

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必要なことならば依頼する依頼者は内容や納期が実現できるかや、抽出側のリソース状況はどうかを考えなくともよい内容や納期を検討して対応の可不可を検討し、代替案を提示するのは抽出側の責任気を利かせてくれるのはありがたいが「〇〇のデータは抽出できますか？」と言われても反応に困る必要なら依頼する、なくてもいいなら依頼しない「データ」の依頼のやり方 49

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意思決定と行動を意識する意思決定をするにはどのような分析が必要で、その分析にはどのようなデータが必要か、の順番で考える意思決定に「いつ、どうやって」の具体性がなく単なる願望になっていないか注意する意思決定したいことが曖昧なため、意思決定と依頼されたデータがつながっていない、ということが多い「データ」の依頼のやり方 50

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納期の変更は早めに連絡する納期が早まった場合はもちろん、遅くなった場合も同様に連絡する納期が迫っていたのでなんとか対応したら「実は来月で大丈夫になっていた」は非常につらい余裕ができた分は別の仕事に回せるので、抽出側としては教えて欲しい「データ」の依頼のやり方 51

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抽出にはコストがかかることを意識する気軽に依頼したつもりでも、実現するために裏側で膨大なリソースを費やしている可能性があるわずかな影響しかない追加のために膨大なクエリを書く過去の関係者、エンジニア、外部へのヒアリング普段使わない場所や外部から分析環境へデータを置くためのエンジニアの稼働個人情報や機密情報の扱いを確認するための法務や関係者の稼働「データ」の依頼のやり方 52

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見切りをつける大勢に影響の出ない範囲でちょっとした誤差や欠損は無視できると、抽出がしやすくなることがある。時には数倍違いがでる抽出側から「この部分は誤差があるが〇%なのでそのままでいいか」などの提案が来るので許容範囲ならば受け入れるリソースを費やしてでも正確なデータが必要な場合もある。当事者で解決しなければエスカレーションする「データ」の依頼のやり方 53

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早めに相談する意思決定や施策の実行の後に「データ」を依頼しても手遅れになることが多いので、できるだけ早い段階で相談するそのうち必要になるかもしれないがその時すぐに対応できるか、の確認はしておく方がいい存在の確認と、実際の入手には大きな壁がある良くわからない場合はとにかく相談してもらった方が対応しやすい「データ」の依頼のやり方 54

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「データ」の依頼のアンチパターン「データ」の依頼のやり方 55

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どんなデータを見るべきかを依頼する「KPIはどうしたらいいのか」「成果はどれぐらいならいいのか」を考えるのは意思決定者の仕事決められないならば上司に相談すべきこと KPIを決めるための「分析」を行うための「データ」を依頼する、があるべき姿「データ」の依頼のやり方 56

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これからどうしたらいいかを聞くデータを扱うスキルとビジネスのスキルは別聞かれたら何かしら答えるだろうが、質は担保されない。責任がない人に問うこと自体が失敗の素売上向上のために”何をするべきか” 顧客のロイヤリティを高めるためには”どうするべきか” オフィスビルの建築家に会社の経営のアドバイスを求めるようなもの「データ」の依頼のやり方 57

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良いデータを提案してくるのを待つ依頼はしていないけれども使えそうなデータを抽出側が考えて渡してくれるだろう、と期待するのは責任の放棄「データ」を扱う人は、通常その人や部署のリソース、優先順位、様々な事情など知らない ”面白いデータ”がたくさんあっても意思決定には使えないその中には役に立つデータがあるかもしれないが、非常に効率が悪い「データ」の依頼のやり方 58

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内容があいまい背景は書いてあるがどんなデータが欲しいのかわからない内容に違和感があるので聞いてみると、本来知りたいと思っていることとつながっていない抽出側で意図を読み取ってコミュニケーションを先導していくのは非常に効率が悪いとりあえず依頼しておけばあとはうまいことしてくれるだろう、は実質丸投げ「データ」の依頼のやり方 59

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ただの興味本位具体的に何をするかは決めていないが、なんとなく数字を見てみたい必要なことが明確になってから改めて依頼するべき数字をあれこれ見て議論するのは楽しいが具体的な行動に繋がることは少ない「今後定期的に見ていきたい」はどうせ見ないので、トラブルが起きた場合にアラートが出るようにする方がいい「データ」の依頼のやり方 60

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依頼していないデータが抽出されていないことへの苦情を言う後になって依頼していないデータがないことに「なぜこのデータも提案しないのか」など言ったりするのは最悪長期的にも悪影響。抽出側は予防としていろいろなデータを先に提示するようになり、考える時間も無駄になるあるべきコミュニケーションがされなかったことへの苦情はするべき「データ」の依頼のやり方 61

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適当に作った元データの処理を任せるスプレッドシートで適当に管理しているデータの処理も依頼の中に混ぜない適当な運用をしてきたツケを抽出側に押し付けるべきではないデータ量が多く複雑すぎて手に負えない、ということならば相談すること「データ」の依頼のやり方 62

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必要以上に正確性を求める正確な数値を出すことにこだわると非常に効率が悪く抽出のリソースを食いつぶすトレンドを知りたい時に正確なデータを得るために膨大なリソースを使うことにはあまり意味がないとにかく正確でなければならない、というこだわりは持たずにどの程度の正確性が必要なのかを状況に合わせて考える「データ」の依頼のやり方 63

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抽出側からの提案をなんでも受け入れる〇〇は必要か？と追加で提案して来た場合「あっても困らない」からと受け入れない受け入れるのは「本当は必要だったが依頼から漏れていた場合」に限るようにするあったら使うかも、ならば断る。不要なら不要というべき追加の作業分だけ他の依頼への対応が遅れる「データ」の依頼のやり方 64

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さいごに「データ」の依頼のやり方 65

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「データ分析」のこれからのためにデータを本当に活用するために重要なのは専門家だけでなく”使う側”のリテラシー向上が急務だと考えているその課題の解決のための第一弾として身近な「依頼」をテーマに選んだデータリテラシーの向上に少しでも貢献していれば幸いご質問やディスカッション希望などお気軽にご連絡ください X（旧Twitter）：@data_analyst_ 「データ」の依頼のやり方 66