【自己紹介】
#Twitter：@Nurruttan / #YouTube：@Nurruttan
【転職支援サービス】
転職を検討しているデータサイエンティスト向けに【完全無料の】転職支援サービスを実施しています！
詳しくは下記をご覧ください！
【キャリア相談サービス】
キャリアに悩むデータサイエンティスト向けにキャリア相談サービスをやっています！
詳しくは下記をご覧ください！
でっかい組織にデータ分析を根付かせるのってめっちゃ大変だよって話。
筆者自身、日本有数の大企業にデータ分析を根付かせるような仕事をやっていて、いろいろ難しいなって思ったことをまとめていくよ。
イメージはデータサイエンティストというよりコンサルタントの方が近いけど、自分自身はデータサイエンティストだと思っている。人によっては違うと思われる。
とはいえ、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大事な動きだと思うので、気になる人はぜひ。
関連記事は下記らへん。
データ分析を組織に根付かせるのは大変という話
データ分析を組織に根付かせるのはめっちゃ大変。理由は大体、下記みたいなところ。
- 文化：データを見る文化がない。KKD（勘・経験・度胸）で勝負。
- 人材：データ分析スキルがない。データリテラシーというべきか。
- システム：システム的にデータがそもそもない。分析以前の問題。
文化的な問題
そもそもデータを見る文化がないこと。データサイエンティストをやっているとデータから得られることを次のアクションにつなげて改善を回すことが重要なことは理解。
でも、事業をやっている人からするとそれが都合悪くなることも多い。事業をやっていて、説明責任を果たすためには、自分たちに都合がいい数字がほしくなる。
これがデータ分析と相反するから、正しい分析に価値があると思えなくなる。ってことが大企業だよよくあるよ。
そもそもデータを全部開示することで、自身の成果がしょぼく見えてしまうことを恐れるからデータ分析を進めたくない圧倒的なモチベーションになったり。
なにはともあれ、文化的な問題は割と根深くて、データ分析の浸透に弊害になることが多い。
人材的な問題
データ分析のスキルがない。それはそうだと思う。みんながみんなデータ分析スキルがある訳ではなく、それぞれに強み・弱みがあって当然。
本当にデータ分析に正しく向き合ったことがない人は、都合のいい数字を出すことが身に染みてしまっていることも多い。
ただ、仕事を進める上では大事なスキルだと思う。それがいいことなのか、悪いことなのかは置いといて、データ分析を進めるって立場だとめっちゃ弊害になってしまう。
分析リテラシーという言葉がしっくりくるが、分析リテラシーを上げる取り組みで教育活動が生まれる。
人材的な問題は、分析の考え方をしっかりつけることが重要ではあるが、根底は「文化」的な要素が強いじゃないかと個人的には思っている。
システム的な問題
データ分析しようぜ、となってもそもそもデータがないことは珍しくない。システム的にデータを集めることがから始める必要があって、途方に暮れることがよくある。
そして、これはニワトリ・タマゴの問題に陥りがち。データ分析でなにがしたいんだっけ？データ分析できないからわからないよね。のループに入って結局結論がでない、を繰り返してしまうことも多い。
やっぱり昔からデータ収集に気を使っている企業はこの点では非常に有利に動いているんだと思う。
データを収集する仕組みからデータサイエンティストが考えるってことも結構あって、データ分析しとらんやん！みたいなことになって、自分の職業を疑うことも結構ある。
とはいえ、実はこのシステムを受注できるとすごく儲かるからデータサイエンティストとして、データ収集を考えられるのって実はすごく大事。
話がそれたが、システム的な問題でデータ分析の活用が進まないことはよくある。
データ分析を浸透させるためになにをすればいいか
データ分析をでっかい組織に浸透させていくには下記の3つが必要になる。
- トップからの落とし込み
- 強烈な成功事例
- 強烈な成功事例を基に他部門へ横展開
トップからの落とし込みが必要
データ分析を組織に浸透させるにはトップからの落とし込みが必要だよ。これは社長である必要がある。
データ分析は結局ニワトリ・タマゴ問題で、データ分析したからどれだけ売上を上げられたのか、を明確にいうことはできないもの。なので、結局その文化を作り上げたとか、正確な意思決定ができるなどが実態の成果になりがち。
だからこそ、データ分析を組織に浸透させるには「データ分析が正義」という状態にしないと進まない。そして、それがどこかの部門長とかだと、ダメ。結局売上勝負とかになってデータ分析の優先度が下がる。
データ分析組織を浸透させるにはトップからの落とし込みが必ず必要。中途半端ではいけない。
まずは強烈な成功事例が必要
強烈な成功事例が必要という話。
トップからの落とし込みだけだと足りない。社長だけでの力で他の部門を動かすことが難しい。他の大きな部門を動かしていくには大きな成功事例を出していくことが重要であるということ。
そしてそれは強烈であることが大切。強烈な成功事例があれば他の本部も動かせる。つまりニワトリを先に作ってしまうということ。
ニワトリが先にできれば、タマゴを生んでいくだけで、事は進むようになる。社としても重要なテーマで成功事例を作ることがデータ分析をでっかい組織に浸透させる大きなカギになる。
強烈な成功事例を基に他部門へ横展開する
強烈な成功事例ができれば、それを他部門へ横展開することができる。なぜなら、データ分析が名実ともに正義になっているから。
始めは「データ分析を正義」という形で始めたら実際に、実績が出てしまえばそれは実を伴う正義になる。
こうなると他部門への展開はしやすくなり、全社のデータ分析の浸透はかなり早く進むことになる。
もちろん、各部門の業務によってデータ活用の度合いは変えるべきだが、ある一定水準のデータ分析は進めることができる。
結果として、全社へのデータ分析が進み、社内のDX化が進むということになる。
結局どこまで投資するのかは戦略次第
最終的にDXにどこまで投資するのかは戦略次第であり、端的にいうと「決め」である。
社内のDX化を進めた上で、どれほどの成果が出るかは不透明である。ただ、他社が進めている中で自社だけ進めないという判断は経営者は難しいのだと思う。
それは、遅れているというレッテル貼られることはあるゆる面においてデメリットになるからだ。
人材獲得、株主への印象、従業員のモチベーションなど身に見えづらいさまざまな要因でデメリットをこうむることになる。
このようなあらゆる観点での影響を考えた上で、最先端をいくのか、二番煎じでコスパよくいくのかは戦略と決断次第である。
今回は以上です。
にほんブログ村
