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データ活用する人のための論点整理トレーニング

 データ活用する人のための論点整理トレーニング

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ShoMaekawa/ウィル

June 28, 2021
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Transcript

  1. ©2021 Open8 Inc. データ活⽤する⼈のための論点整理トレーニング

  2. ©2021 Open8 Inc. 株式会社オープンエイト データ戦略室 前側 将(Maekawa sho) この資料の動画版はSchooさんに登録すると視聴できます。

  3. ©2021 Open8 Inc. 株式会社オープンエイト データ戦略室 前側 将(Maekawa sho) データアナリストとしてヤフー株式会社など3社を経て、2020年11⽉ より株式会社オープンエイトに勤務。全社のKPI設計、データ基盤構築、

    業務オペレーションの改善などに従事。 データを可視化するBIツールのコミュニティ「BIツール研究所」という コミュニティを運営しております。 ⾃⼰紹介
  4. 4 ©2021 Open8 Inc. 私の原体験 データ分析とは無縁の法学部の⼤学⽣でした。 新卒で「BIツール」に出会いデータの楽しさを 体感しました。 より多くの⼈がデータを活⽤できるように貢献 していきたいです。

  5. 5 ©2021 Open8 Inc. 本講座の⽬的 データ分析やデータ活⽤の推進に携わる⽅々が使え る論点整理のテクニックを⾝につけていただきたい と思っております︕

  6. 6 ©2021 Open8 Inc. 企業におけるデータ活⽤の現状の理解

  7. 7 ©2021 Open8 Inc. データ活⽤の歴史 2021 2010 スマホの普及 クラウドデータベース の普及

    消費者データ の拡⼤ データ分析組 織拡⼤ ビジネス活動 データの拡⼤ SaaS DX SaaSの普及
  8. 8 ©2021 Open8 Inc. 問題 なんの数字でしょう︖ 741 2513

  9. 9 ©2021 Open8 Inc. 某⼤⼿求⼈サイトの求⼈数 741 2513 データ分析 データ活⽤

  10. 10 ©2021 Open8 Inc. マーケ職種と同じくらいの需要 741 2513 1157 1725 データ分析

    データ活⽤ WEBマーケティング デジタルマーケティング
  11. 11 ©2021 Open8 Inc. 質問 みなさまの職種はなんですか︖ また、普段どんなデータをみてますか︖

  12. 12 ©2021 Open8 Inc. 職種とデータ活⽤例 評価 適材配置 離職分析 マーケ セールス

    エンジニア ⼈事 ⼯場の⽣産管理 経営者 製造予測 部品管理 故障検知 戦略判断 事業分析 予実分析 UIUX 利⽤分析 売上分析 顧客分析 顧客分析 広告費⽤最適化
  13. 13 ©2021 Open8 Inc. データ⼈材は⾜りてないし未成熟 SE出⾝ マーケ出⾝ 未経験 ここ10年でデータアナリストやサイエンティスト、MLエンジニアなど の専⾨職種が⽣まれたため経験者は市場に少ない。

  14. 14 ©2021 Open8 Inc. みんな⼿探りでやっている やりたい分析はあるけど、どうやっていいのか︖ 何が最適なのかわからず進めている状況。 評価 適材配置 離職分析

    マーケ ⼈事 顧客分析 広告費⽤最適化 ? ? ? ? ? ?
  15. 15 ©2021 Open8 Inc. 評価も難しい アウトプットの良し悪ししかわからない 上司や別部署の⽅ 難易度 プロセスの理解 最適かどうか

    ? ? ? 難易度 ?
  16. 16 ©2021 Open8 Inc. 担当者のもどかしさ 速くアウトプットする 基本的にすぐに出せると思われる 速さとデータ整理 のトレードオフ 速さも⼤事だが、次にすぐデータを出せるよ

    うな準備も必要 データ分析者 依頼者の期待に答え、正しく評価されるためには 対話や理解が必要。
  17. 17 ©2021 Open8 Inc. 論点整理のテクニック︓思考法編

  18. 18 ©2021 Open8 Inc. 1.課題を分解 依頼が詳細まで考えられてないことが多い 例題︓⾃動⾞販売会社 問︓ハイブリット⾞が⼀番いいと思うのでデータを出してほしい︕ 期待(問題点)していることがわからない データ分析者

    上司や別部署の⽅ … できました! できました! やり直し! やり直し!
  19. 19 ©2021 Open8 Inc. 1.課題を分解 確認テンプレートを導⼊できると良い WhY(なんのため) =⽬的軸の分解 When(いつ) =時間軸の分解

    Who(誰向け) =⼈間軸の分解 What(何を) =機能軸の分解 How(どうやって) =⼿段軸の分解 … ⽬的はなんですか? なぜそうするのですか? どの期間のデータですか? いつまでにどこまで⾏けばよいですか? ハイブリット⾞の定義はなんですか? 誰向けに作成しますか? 具体的に何を出せばよいですか? 単発ですか、定期配信しますか? Excelで出しますか? 報告資料を作りますか?
  20. 20 ©2021 Open8 Inc. 2.課題を抽象化して上位⽬的を把握する 実は本当にやりたいことではなかったパターン 例題︓⾃動⾞販売会社 問︓ハイブリット⾞が⼀番いいと思うのでデータを出してほしい︕ 期待(問題点)していることがわからない データ分析者

    上司や別部署の⽅ できました! あれ?ハイブリット良くないぞ? ⾞種ごとの売上で⾒せて!
  21. 21 ©2021 Open8 Inc. 2.課題を抽象化して上位⽬的を把握する 整理すると、、、 ハイブリット⾞の売上 ⼀番好調の⾞種のデータを元に来年の事業⽅針を報告したい 会社の販売数を上げたい 多分ハイブリットの売上いいだろう

    ファミリーカー 上位⽬的と条件を知っていれば1回でアウトプットを導けた。 会社の⽬的 部⻑のタスク 部⻑の思惑 アウトプット
  22. 22 ©2021 Open8 Inc. 2-1.期待されているアウトカムを知る 魔法の技:期待されているアウトカムを教えてもらう! ハイブリット⾞が⼀番いいと思う のでデータを出してほしい︕ ⼀番好調の⾞種のデータを元に来年の事業⽅針を報告したい 会社の販売数を上げたい

    上位⽬的を把握することで⼿戻りを減らすことができる︕ 上司や別部署の⽅ データ分析者 ハイブリット⾞の数値結果を何に使い ますか?⽬的はなんですか?
  23. 23 ©2021 Open8 Inc. 2-2.⽴場から推測する 魔法の技:⽴場を考える 忙しいから本業につながること以外わざわざ依頼してこないはずです。 ハイブリット⾞が⼀番いいと思う のでデータを出してほしい︕ ⼀番好調の⾞種のデータを元に来年の事業⽅針を報告したい

    会社の販売数を上げたい データ分析者として必要な素質 上司や別部署の⽅ データ分析者 営業部⻑さん、確か来⽉来年の事業会 議があるな。報告⽤のデータが欲しい のかな?
  24. 24 ©2021 Open8 Inc. 3.クリティカルシンキングを忘れない 批判的思考とも呼ばれるものであり、感情や主観に流されずに物 事を判断しようする思考プロセス 本質的な課題に向き合えるようにするために必要。 ⾔いかえると、「なぜなのか」「本当に正しいのか」を問い続けることです。 データの依頼者や⾃分で考えた「問い」が正しいとは限らないです。

    Point 共通の⽬的を達成するために⼀緒に考えるスタンスを⽰す︕
  25. 25 ©2021 Open8 Inc. 論点整理のテクニック︓伝達編

  26. 26 ©2021 Open8 Inc. 4.具体的な可能性を早めにお伝えする データ分析はアイデアはすぐに出ますが、実装するのに時間がか かるものの多いです。 依頼者は依頼時に計画を⽴てます。 その場で答えられる⼀次回答をしましょう。 Point

    1 その場で答える。 Point 2 難易度も正直に答え る。 今、確認しないといけないこと、技術的難易 度を伝えます。無理に期待値を上げない。
  27. 27 ©2021 Open8 Inc. 何でも恒久的に⾃動化するのはよくない。逆に何でも単発で分析すると都度集計に時間がかかる。 ・仮説を出すだけ ・KPIが変わるだろう ・切り⼝が多すぎて管理しきれない 4-1.単発か恒久的かを考える ・毎⽇集計していて⼤変そう

    単発でやること 恒久化すること メリット ・速い メリット ・作業効率up デメリット ・メンテナンス ・実装時間 デメリット ・何度も作業する
  28. 28 ©2021 Open8 Inc. ロジックやシステム的なお話を⼝頭でしても理解してもらいづらいです。 納得感を持ってもらうためのすり合わせに必要。 4-2.図やイメージで共通認識を図る 定義確認 売上 ・合計︖平均︖中央値︖

    ・切り⼝は︖ ・期間は︖ データが⽋損している 1⽇1回 マーケ部の役職者 システム図 朝9時更新
  29. 29 ©2021 Open8 Inc. 5.できることを何パターンかお伝えする 例えば、KPIダッシュボードを作成したいという要望があった時に、 先⽅がイメージしている⽅法以外の可能性も提⽰する。 配信⽅法 A部署 100

    B部署 100 C部署 100 D部署 100 A部署 ⼭⽥ 10 ⾼橋 90 B部署 伊藤 50 ⽥中 50 アウトプット A部署 ⼭⽥ 10 ⾼橋 90 B部署 伊藤 50 ⽥中 50
  30. 30 ©2021 Open8 Inc. おまけ︓⽳場なポータブルスキル データ活⽤推進未経験者におすすめのポータブルスキル ⽬⽴たないですが活躍できるスキル 1.ツール選定スキル SaaSが盛況で様々なツールが台頭。 機能、価格、会社との相性、データ連携など⾒極

    める能⼒は会社に必要。 2.他社事例紹介スキル 昨今インターネットにて⽇本の事例も多く紹介さ れている。 先⾏者の事例を参考にするだけでも活躍できる。 3.オペレーション改善スキル DXやSaaSの台頭でオペレーション改善チームを 導⼊する企業が増えている。 利⽤ツールが増える中で専⾨家が必要になる。 4.BIツールスキル データを簡単に可視化するスキル。 直感的にデータ活⽤のノウハウを理解できるので おすすめ。
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