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「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える しんゆう 2019/04/10 Data Analyst Meetup Tokyo vol.9

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「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える 本日の話の流れ • 「データ分析」のプロセスと抜け落ちている話 • データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか • 「分析以外の役割」はキャリアになるのか • 将来の展望について

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自己紹介 HN:しんゆう Twitter @data_analyst_ 仕事:フリーランスのデータアナリスト(兼 いろいろ) 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/

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「データ分析」のプロセスと抜け落ちている話

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「データ分析」は「目的の決定」から始まる一連のプロセスですが データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察

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実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察

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実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 要求 フィード バック 実行 分析 洞察 統計学 機械学習 プログラミング 前処理

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実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 目的の 決定 フィード バック 実行 戦略 企画

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実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 洞察 ニュース収集 可視化

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問題点1:それぞれが断絶している データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察

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特に「目的」と繋がっていないのは大問題 データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察 面白いが自社に 関係ないニュース 技術的に優れて いるだけの分析 見栄えがいいだけのダッシュボード

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問題点2:話題になること以外の話が抜け落ちている データ分析の話題 要求 フィード バック 実行 洞察

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特に要求フェーズが無視されている データ分析の話題 要求 • 何をいつまでに、を決めるフェーズ • データ、コスト、代替案 • 要望をデータの問題に変換する • 期待値コントロール(超重要)

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収集=ニュースを集めて共有するだけではない データ分析の話題 要求 収集 フィード バック 実行 洞察 • 色々なところから色々なデータを集めてくる • 面白いかどうかではなく目的に沿っているか • 技術的問題への対応 • 正しいデータかどうか • 事前の準備(仕組み・マート)

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伝達=きれいなグラフを見せるだけでは足りない データ分析の話題 要求 フィード バック 実行 伝達 洞察 • 相手のレベルや好みに合っているか • 適切な時期を逃していないか • 伝える相手との関係

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目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察 プロセスとしてではなく個別の問題になってしまっている データ分析の話題

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「データ分析」はプロセスとして捉えるべきもの データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察

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データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足

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データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足 2. 誰もマネジメントしないから

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データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足 2. 誰もマネジメントしないから 3. 「データ分析」のことだからデータサイエンティストのよ うなデータ分析の専門家にまかせればいいという発想

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データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足 2. 誰もマネジメントしないから 3. 「データ分析」のことだからデータサイエンティストのよ うなデータ分析の専門家にまかせればいいという発想 大失敗(事例多数)

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22 • どんなことを知りたいのかをヒアリングしたり考える • ビジネスの問題をデータ分析の問題に置き換える • 様々な人から様々な種類のデータを収集する仕組みを作る • 分析結果を相手の知識や興味などに合わせてうまく伝える 統計学や機械学習のような分析スキルはあまり役に立たない データ分析の話題 プロセスをマネジメントするのに必要なこと

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データ分析の話題 「専門家」に任せるとなぜ失敗するのか プロセスのマネジメント = コミュニケーションが中心 分析するスキルと、課題を分析の言葉に落とし込むスキルと、 多種多様な人とコミュニケーションをとるスキルはまったく違 うスキル ひとまとめにしようとするのに無理があるから どこかで分ける必要がある

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データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか

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データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか どうやって分けたらいいだろう? プロセスのマネジメント = PM データの整備 = データマネジメント つなぎ役 = トランスレイター うまく伝える = プレゼンター 分析する = データサイエンティスト データアナリスト 細かく分けすぎてもわけがわからなくなるし そこまで分けられるほどチームに人がいるわけでもない

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「データ分析」のプロセスは まずは「分析」と「分析以外」 に分けるのがいいのでは? データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか

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でも「分析以外」じゃおまけみたいだし 存在感が出ないのでまずは名前を付けよう! ⇒ アナリティクスディレクター と命名 データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか

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「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える

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「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える アナリティクスディレクター

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改めて:アナリティクスディレクターの役割 アナリティクスディレクターの役割

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31 データ分析プロセスのマネジメントを行い 様々な部署や人とのつなぎ役となる役割 アナリティクスディレクターの役割 アナリティクスディレクターとは

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32 データ分析プロセスのマネジメントを行い 様々な部署や人とのつなぎ役となる役割 1. データ分析プロセスの各フェーズにおける課題に対処する 2. 様々な部署や人との「つなぎ役」になる 3. 与えられたリソースの配分を決める 4. 適切な納期に適切な内容を届ける 実は1つ1つがかなり大きな問題 アナリティクスディレクターの役割 アナリティクスディレクターとは

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33 要求を正しく理解し、 期待値コントロール を行う 多種多様な依頼から何を知りたいかをヒアリングし、 分析の文脈に落とし込みながら「いつまでに、何を するか」をすり合わせる重要な部分。 分析結果を正確かつ うまく伝える 分析結果を相手のスキル、好みなどに合わせて適切 な時期に正確にかつうまく伝える データの収集・仕組 み作り 様々な人から様々なデータを集めてくるだけでなく、 事前に分析者の目線で利用しやすいような仕組みを 作っておく アナリティクスディレクターの役割 例:データ分析プロセスの各フェーズにおける課題に対処する これでもまだ一部にすぎない

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データ分析プロセスにおける役割の違いを図にすると 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察 データサイエンティスト データアナリスト アナリティクスディレクター 意思決定者 しかし、実態としては境目は非常にあいまいであることに注意 アナリティクスディレクターの役割

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アナリティクスディレクターの仕事多すぎない? わかりやすく分けることを優先したのでしょうがない もちろん全部を1人でやることは無理 分析もあらゆる分野を1人でやることは無いのと同様 アナリティクスディレクターの中での役割分担が必要 アナリティクスディレクターの役割

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「分析以外の役割」はキャリアになるのか

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ではアナリティクスディレクターは キャリアとして成立するのか? アナリティクスディレクターはキャリアになるか

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結論:現状では非常に厳しい アナリティクスディレクターはキャリアになるか

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アナリティクスディレクターはキャリアになるか アナリティクスディレクターは・・・ • とにかく外からだと何をしているかわかりづらい • うまくやったら損をする企業文化 • 営業からもエンジニアからもデータ分析者からも「あっち側 の人」扱いされる • 職種として分けるほどチームの規模がない • データ分析リテラシーの低さから重要性が理解されていない • 募集がない(アナリティクスディレクター的なのも含めて) アナリティクスディレクターがキャリアとして厳しい理由

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アナリティクスディレクターの成果は形になって現われない とにかく外からだと何をしているかわかりづらい アナリティクスディレクターはキャリアになるか 職種 成果 営業 売上の数値 エンジニア システム・ツール・アプリ データサイエンティスト データアナリスト 分析結果・レポート アナリティクスディレクター ???

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アナリティクスディレクターの成果は形になって現われない → 見えないことは評価されにくい とにかく外からだと何をしているかわかりづらい アナリティクスディレクターはキャリアになるか 職種 成果 営業 売上の数値 エンジニア システム・ツール・アプリ データサイエンティスト データアナリスト 分析結果・レポート アナリティクスディレクター ???

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アナリティクスディレクターの成果は形になって現われない → 見えないことは評価されにくい → つらい とにかく外からだと何をしているかわかりづらい アナリティクスディレクターはキャリアになるか 職種 成果 営業 売上の数値 エンジニア システム・ツール・アプリ データサイエンティスト データアナリスト 分析結果・レポート アナリティクスディレクター ???

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へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか

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へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやる → 炎上しない、残業しない うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか

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へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやる → 炎上しない、残業しない → 誰にでもできることしかやっていないと評価 うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか

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へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやる → 炎上しない、残業しない → 誰にでもできることしかやっていないと評価 → つらい うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか

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アナリティクスディレクター 営業 アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか (ビジネス的に)

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アナリティクスディレクター 営業 エンジニア アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか (技術的に)

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アナリティクスディレクター 営業 エンジニア データサイエンティスト アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか (分析手法とか)

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アナリティクスディレクター 営業 経営者層 エンジニア データサイエンティスト アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか (経営やファイナンスとか)

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アナリティクスディレクター 営業 経営者層 エンジニア データサイエンティスト アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる つらい…

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アナリティクスディレクターが厳しい理由 他にも・・・ • 職種として分けるほどチームの規模がない • データ分析リテラシーの低さから重要性が理解されていない • 募集がない(アナリティクスディレクター的なのも含めて) これらはすぐにどうにかなる問題ではない

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アナリティクスディレクターが厳しい理由 他にも・・・ • 職種として分けるほどチームの規模がない • データ分析リテラシーの低さから重要性が理解されていない • 募集がない(アナリティクスディレクター的なのも含めて) これらはすぐにどうにかなる問題ではない 転職しようアナリティクスディレクターを目指すならば 分析実務をやる中でスキルを磨いておこう

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将来の展望について

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結論:現状では非常に厳しい 展望:この先はどうなるか? アナリティクスディレクターの将来の展望

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たとえば、LINE株式会社にてこんな求人が最近出てます。 プロジェクトマネージャー(データ分析) https://linecorp.com/ja/career/position/1159 「LINEの各サービスやチーム横断のプロジェクトにおいて、同チーム のデータサイエンティスト・データアナリストとともに 重要な意思決定の支援、課題の解決策の提案と実行、施策の検証と改善 を一気通貫で実施する」 アナリティクスディレクターの将来の展望 求人も出てきた

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・過去に痛い目を見た企業 ・今現在困っている実務家・専門家 ・データ分析が(一応)浸透したことで組織化 話をしてみると確かに需要はありそう。 組織としてデータ分析を「うまく」やりたいのであれば アナリティクスディレクターは絶対に必要だと思う ただしそれが今年なのか数年後なのかは未知数 改善のきざし? アナリティクスディレクターの将来の展望

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・過去に痛い目を見た企業 ・今現在困っている実務家・専門家 ・データ分析が(一応)浸透したことで組織化 話をしてみると確かに需要はありそう。 組織としてデータ分析を「うまく」やりたいのであれば アナリティクスディレクターは絶対に必要だと思う ただしそれが今年なのか数年後なのかは未知数 改善のきざし? アナリティクスディレクターの将来の展望

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本日のまとめ • 「データ分析」における「分析以外の役割」 =「アナリティクスディレクター」 • アナリティクスディレクターは重要だけれどもキャリア とするのは現状では厳しい • (いつになるかわからないけれども)近い将来需要は増 えてくるだろうと思われるので興味がある人は準備をし ておきましょう

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今データ分析に求められているのは「データ分析と他部署とのつ なぎ役」だが、良い名前が思いつかない → 「アナリティクス ディレクター」にしよう https://analytics-and-intelligence.net/archives/3226 データ分析を始める時に必要なのはデータサイエンティストのよ うな専門家ではなく「アナリティクスディレクター」である https://analytics-and-intelligence.net/archives/3578 おまけ:ブログで書いた話 他にもデータ分析について色々と書いてます! データ分析について考えたことのまとめ https://analytics-and-intelligence.net/archives/1752

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• アナリティクスディレクターはどんな人が向いているのか • アナリティクスディレクターに必要なスキルや知識 • アナリティクスディレクターはどう存在をアピールすればい いのか • アナリティクスディレクターの働き方 • 期待値コントロール • 無視されない伝達の方法 • 無視された場合の対処法 おまけ2:ブログでこれから書きたいと思っている話

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ありがとうございました しんゆう Twitter @data_analyst_ Blog https://analytics-and-intelligence.net/