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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 / https://speakerdeck.com/shinu/maemuki-data-seibinin02

ShinU
February 06, 2020
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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 / https://speakerdeck.com/shinu/maemuki-data-seibinin02

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
https://analytics-and-intelligence.connpass.com/event/161997/

作成者 :しんゆう@データ分析とインテリジェンス
ブログ :https://analytics-and-intelligence.net/
Twitter:https://twitter.com/data_analyst_

ShinU

February 06, 2020
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  1. 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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  2. • 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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  3. • 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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  4. 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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  5. 自己紹介

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  6. • 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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  7. 依頼を受ける際の基本戦術

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  8. • 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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  9. • 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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  10. • 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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  11. • 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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  12. • 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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  13. 良い依頼をどうやって探るか

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  14. • 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

    目的は何か

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  15. • 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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  16. • 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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  17. • 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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  18. 解決策(案)

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  19. • 「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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  20. • 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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  21. その他に注意していること

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  22. • 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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  23. • 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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  24. • 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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  25. • 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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  26. • 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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  27. • 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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  28. 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_

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