データ分析においては、よく目的がないままやっても成果が出せないとよく言われます。
すなわち、データ分析はまず最初に目的をきちんと定めることが必要ということのようです。
ただし業務として行っている以上、そもそも目的なく行うということなどあるのでしょうか？
通常の業務は事業目的を達成するために行うものです。
そのためデータ分析業務もその事業目的の達成に直接的でないにせよ、関わっているはずです。
つまり目的なきデータ分析などありえないはずです。
しかしデータ分析の依頼を受けたアナリストは、たびたび目的のないデータ分析はやっても意味がないと不満を持つようになります。
依頼者がただそのデータを見てみたいという思いだけの依頼ならば、事業目的の達成にはおそらく何の関係もないだろう
一応依頼者からすればデータを見たいという目的があるようだが、それも特に意思決定などに関わるものでないならば達成しなくても何も変わらないだろう
まあ気持ちはわからなくもありません。
しかし本当にそうなのでしょうか？
依頼者は暇つぶしをしたわけではないでしょうし、分析者に嫌がらせをしたいわけでもないでしょう。
基本的には事業目的につながるための何かのヒントを得たいとか、考えを整理したい／絞り込みたいという思い（＝目的）があるはずです。
ただ依頼者も説明不足であったり、そうした思いを叶えるデータを適切に依頼できていないだけというケースは非常によくあります。
分析者側もそうした際にそこで思考停止して、納得できる目的を教えてもらえるまでデータを出したくないとか言ってるようではデータアナリストとしてお粗末です。
事業目的とデータ分析の目的に違和感があったり、ギャップがあるのであればそこを一緒に検討するのもデータアナリストの重要な業務です。
経験上、依頼者は次のようなことを調べたいときによくデータ分析の依頼をします。
・何らかの事象の原因を突き止めたい
・次にどうすれば良いか検討したい
→そのための選択肢を検討したい
→その選択肢の取捨選択をしたい
データ分析とは、対象の要素を分解して比較し、その違いを明らかにすることです。
そのため、対象の原因調査や対象の要素の良しあしの比較といったことは分析と言えるでしょう。
しかしそうしたことを分析するためにどのようなデータを見れば良いのかまで、依頼者が正しく設計できるとは限りません。
そこで、データアナリストがそうしたデータ分析の設計まで担えると上手く進みやすくなるでしょう。
あともうひとつ、データアナリストの理想形のひとつを紹介したいと思います。
データ抽出・集計の依頼を先回りして、事業目的やKPIとして重要なデータは何かを検討し、それらを自動的に可視化できるデータポータルのような仕組みを作れるのが理想形のひとつだと思います。
そうした仕組みがあれば、依頼されるたびに都度データ抽出・集計をするといった手間もかからず、どのデータを使えば良いかの議論にすぐ入れるので効率的です。
またどのようなデータを見れば良いか、このデータはどう使えば良いかについて、こちらから働きかけられるので議論の主導権も握りやすくなります。
こうしたデータ活用のコンサルティングを進められれば、依頼者のリテラシーも向上し、事業目的と全然関連しないような依頼も減るのではないでしょうか。
データアナリストとしてそうした領域を目指すのもひとつのやり方かと思います。
なお、このデータポータルも一度作成すればそれで終わりというわけではなく、日々改善・改良が必要です。私の実体験ですが運用面でもまた別の苦労があるので、それはまた別の機会にて。
