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【本題】
データサイエンティストはどのようにビジネスインパクトを出すべきか？という点についてまとめていこうと思います。
結論は「上流に食い込むこと」です。
ビジネスにはレイヤーがあります。
上流のレイヤーでは大きな意思決定がなされて大きなお金が動き、逆にレイヤーの下流では動くお金は小さくなります。
そのため、大きなお金が動く上流の意思決定に関わることがデータサイエンティストが大きなビジネスインパクトを出す方法です。
関連記事は下記にまとめていますので、ぜひご覧ください。
では、本題に移ります。
ビジネスにはレイヤーがある
ビジネスにはレイヤーがあります。
多くの組織はピラミッド型でできており、上から指示がどんどん下に落ちてくる構造です。
各階層で意思決定がなされて、下流に落とされていく流れを踏みます。
このビジネスレイヤーは下記のように表すことができます。
主に上流では関わる人数が少なく、意思決定によるお金の動きは大きいです。
偉い人が大方針を決めるイメージになります。
下流では、関わる人数は多くなり、意思決定によるお金の動きは小さくなります。
例えば、新卒の意思決定が事業にもたらすインパクトは限定的であることは容易に想像ができると思います。
このようにビジネスにはレイヤーがあり、徐々に下流に行けばいくほど動くお金の量は小さくなる構造になっています。
データサイエンティストは検証レイヤーが主な守備範囲
データサイエンティストは検証レイヤーが主な守備範囲です。
実施した打ち手にがどのような効果があったか？などを分析的に明らかにするというところに期待値がある場合が多いです。
実施した打ち手に対して、どのような効果があり、次にどのような改善が考えられるかなどを分析して、改善を図っていくことが求められることが多くあります。
もちろん、別のレイヤーでも分析することはあるが、分析の始まりは検証レイヤーから始まることも少なくありません。
DSがビジネスインパクトを出すには上流に食い込む
データサイエンティストがビジネスインパクトを出すためには上流に食い込んでいく必要があります。
データサイエンティストはデータ分析を活用して意思決定の精度を向上させたり、意思決定のスピードを速めることができます。
その意思決定自体のインパクトが大きい方がデータサイエンティストはビジネスインパクトを出すことが可能です。
そのため、データサイエンティストがビジネスインパクトを出すには検証レイヤーからより上流に食い込んでいく動きをすべきなのです。
上流に食い込む分析をすることが重要であり、ビジネスインパクトを出すためには必ず必要となる行為になります。
より上流の意思決定をサポートすることで、大きなお金が動くレイヤーで分析ができ、分析の価値も向上させることができます。
各レイヤーで必要となるスキル
本章では、各レイヤーで必要なスキルについて説明します。
各レイヤーで必要となるスキルは異なり、上流になればなるほどビジネス的な力が求められます。
そのため、実行レイヤー、企画レイヤー、戦略レイヤーの順に下流のレイヤーからまとめていきます。
全体感としては下記のようになります。
実行レイヤーで必要なスキル
実行レイヤーでは分析の延長で考えることができます。
必要となるスキルは「分析対象の理解」です。
実施されている打ち手の理解が深ければ特に問題なく分析・議論ができます。
広告の配信を例にとると、どのような顧客の反応率がよいか、どのような広告の反応率がいいか、などは実施されたものを深く理解していれば、分析可能であるし提言もできます。
そのため、分析の延長で関われる領域になるため、さほど苦労はなく食い込める領域です。
企画レイヤーで必要なスキル
企画レイヤーからは分析の延長で考えることは難しくなります。
必要となるスキルは「領域の専門性」です。
その特有の領域に対して、ある程度の知識を持っていた上で自身で考え切れるほどの専門性が必要になります。
例えば、先のマーケティングの事例であればマーケティング領域の専門性・深い基礎知識が必要です。
広告の考え方、クリエイティブの考え方、予算最適化の考え方を自身の血肉となっている状態でないといけません。
そして、知っているだけではなく、そこに対して自身で強烈な意思を持って考えられることが必要です。
ビジネスサイドからはデータサイエンティストは分析官としてしか見られていないことも多いです。
ビジネスサイド側からはデータサイエンティストにマーケティングの専門家という期待値はありません。
だからこそ、自身で強い意志を持って考えて意見をぶつけてその期待値を作り出さないといけません。
企画レイヤーに食い込むには一気にハードルがあがるため、それ相応の努力が必要になります。
戦略レイヤーに必要なスキル
戦略レイヤーではまた新たなスキルが必要です。
戦略レイヤーで必要なスキルは「経営・組織論」に関するスキルになります。
戦略レイヤーでは大枠の方向性を決めていくフェーズです。
どのような組織でどのような方向性を考えるかという組織論のような観点でも考えなければなりません。
正直データサイエンティストなのかすら怪しいです。
しかし、会話する相手が経営層や組織論を考える人間であるが故に、必要となるスキルになります。
先のマーケティングの例であれば、クリエイティブ制作組織を部署として持つべきか、データ分析組織を部署として持つべきか、など部署単位での組織論を考えることも重要です。
また、広告費をどれくらい割り当てるか、商品開発費をどれくらいにするか、など予算配分に関して考えることも重要になります。
このように上流の意思決定に関わるためには多くの知識・経験が必要です。
ここまでいくとデータサイエンティストとして非常に大きいなビジネスインパクトを出すことができます。
上流に食い込むにはスキル研鑽が絶対に必要
上流へ食い込むためにはスキル研鑽が必ず必要です。
データサイエンティストとして分析スキルだけではなく、その他のスキルが必ず必要であり、意識的に学ばなければなりません。
実務の担当している領域で次のステップに進むためには、あらゆるインプットが必ず必要になります。
おすすめは本を読むことです。
その領域の専門性を身に付けるためにはその領域の本を10冊以上読みながら実務をしていけば、ある程度の専門性を身に付けることができます。
インプットとアウトプットが同時にできる状態にして、ビジネス的なスキルを身に付けるべことが重要です。
総じると、価値高いデータサイエンティストになるためには上流に食い込むためのスキル研鑽が重要であり、データ分析以外スキルを意識的に身に付けることが必須になります。
自身の領域を広げてキャリアを作っていこう
自身の領域を広げてキャリアを作っていくことが重要です。
データサイエンティストとして、データ分析の領域にとどまっていてはいけません。
視野を広げてビジネスに向き合っていくことで価値高いデータサイエンティストになることができます。
自分の領域をいかに広げられるか？がデータサイエンティストが自身のキャリアステップアップさせる一つの方法です。
日ごろから視点を広く持つように心がけ、分析以外のスキルを磨いていきましょう！
今回は以上です。
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