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【本題】
データサイエンティストとして仕事をしていく中で、あのデータもみたい、このデータもみたいなどと依頼元から言われてそんな無理でしょ、という状況はよくあります。
このような状況で、見るべきデータをコントロールできるデータサイエンティストはものすごく優秀です。
一方で、コントロールできないデータサイエンティストは中々価値が出せません。
必ず自らで意思を持って分析をしましょう。
実施すべき分析をコントロールできないデータサイエンティストになってはいけません、という話をまとめていきます。
筆者は長年データサイエンティストとして働いています。
特にマネージャー職に上がってから、分析プロジェクトを管理することも多く、効率よく価値を出すことに重きを置いてきました。
そのような経験の中で、イケてるデータサイエンティストの特徴である【やるべき分析を選択する重要性】についてまとめていきます。
関連記事は下記になりますので、ご参考までにご覧ください。
では、本題に移ります。
データサイエンティスト色々頼まれがち問題
データサイエンティストとして業務をしていると、あのデータも見たい、このデータも見たいなど様々な要望を投げられて、無理じゃないか、となる問題はよくあります。
データ分析の結果を見せると、依頼元の好奇心を掻き立ててしまいます。
これはいいことなのですが、この好奇心がさまざまな宿題事項を生んで、色んな分析依頼を生んでしまいます。
このような経験をしてひどい目にあった、データサイエンティストは多いはずです。
そして、特に厄介なのが、受発注関係にある場合です。
社内の一部書としてデータ分析をしているのであれば、断りやすいです。
しかし、データ分析会社として受発注の関係にある場合は断りづらく、難しい問題です。
経験が浅い内は、依頼元の依頼を断りづらく、頑張ることが価値だと思ってしまい、無駄に頑張ってしまうこともよくあります。
そして、残業が多くなり、結果データを大量に出し、見切れなくなって特に示唆もなく終わってしまいます。
このような問題はよく起きがちで失敗分析プロジェクトのあるあるパターンです。
振り回されるデータサイエンティストはイケてない
このようにイケてないデータサイエンティストは依頼元の要件に振り回されて、大量にデータを出す動き方をしてしまいます。
しかし、とにかくデータを出せばいいというのは間違いです。
その場のデータ分析の結果からインスピレーションを受けて、好奇心ベースで発言していることはよくあります。
ちなみに好奇心ベースで意見をしてくれるのはすごくいいことです。
興味を持って、聞いてくれる、少なくとも関心があって議論ができている状態なので、この状況は非常にポジティブに受け取るべきです。
問題となるのは、言われたものを何も考えずに実行に移してしまうことです。
深く考えずに分析を実行してしまうと、大量のデータが生まれて、分析者も依頼元もデータを見切れないということが発生します。
結果として、有益な結果はなにも生まれずに大量のデータが負債となるプロジェクトとして、失敗に終わります。
これは依頼元が悪いのではありません。データサイエンティストが悪いと筆者は考えています。
真に見るべきデータを「選択する」
真に見るべきデータを「選択する」ことが重要です。
そして、イケてるデータサイエンティストは「やるべき分析の選択」を必ず行います。
大量のデータを出すことに価値がないことを知っていて、その場の意見は単に好奇心ベースで生まれたものだということがわかっているからです。
だから「選択する」ことを考えます。
真に見るべきデータを見極めて必要な分析に絞って、選択して、実行に移します。
これによって本当に見るべきデータ分析に絞ってリソースを集中させることができます。
ここで言っているリソースはデータサイエンティストのリソースだけでなく、依頼元のリソースも含めて表現しています。
データサイエンティストのリソースももちろんですが、依頼元の思考を重要な部分に集中してもらうようにプロジェクト関係者の全体のリソースをコントロールします。
価値のないデータは出さない方が価値高いです。価値のないデータを出せばその分リソースは分散するからです。
イケてるデータサイエンティストはこれを知っているため、必要なデータ・分析を「選択」します。
「やるべき分析の選択」ができるかできないかで、データサイエンティストの価値は大きく変わります。
見るべきデータを「選択する」方法
真に見るべきデータを「選択する」には分析対象に向き合って、自身として意見を持ちきることが重要です。
ビジネス課題を解決するためにどのような分析をすべきかを考え切ることです。
データサイエンティストは「データを活用してビジネス課題を解決する」職業です。
ビジネス課題の解決につながらない分析は価値がありません。
好奇心でデータをみたいという意見に振り回されるのではなく、ビジネス課題を解決する分析を実施すべきです。
そのためには、データサイエンティスト自身がビジネスに向き合い、ビジネス課題を解決するための分析を考え抜いていることが重要です。
そのように、自身として明確な軸を持っていれば、好奇心ベースでの依頼に対しても、対応ができます。
いまやるべきことなのかを自分で考えることができ、真にやるべきデータ分析を依頼元と瞬時にすり合わせることができます。
データ分析はビジネス課題の解決につながってこそ価値になります。
それを理解した上で思考することで真に見るべきデータを選択できるようになります。
選択できるイケてるデータサイエンティストになろう
イケてるデータサイエンティストは「やるべき分析を選択」します。
真に見るべきデータを選択して、注力すべき領域に集中してデータ分析を行います。
分析を選択する能力は経験を多く積むことで、徐々に身に付けることができます。
だからこそ、データサイエンティストとして、ビジネスに向き合って、ビジネス課題を解決する方法に目を向けることが重要です。
常日頃からビジネス課題を解決する目線を持ってデータ分析をすることが、イケてるデータサイエンティストになるただ一つの道です。
データサイエンティストの価値に向き合って、イケてるデータサイエンティストになりましょう！
今回は以上です。
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