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作成者 ：しんゆう＠データ分析とインテリジェンス
ブログ ：https://analytics-and-intelligence.net/
Twitter：https://twitter.com/data_analyst_

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1. 「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える しんゆう 2019/04/10 Data Analyst Meetup Tokyo vol.9
2. 「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える 本日の話の流れ • 「データ分析」のプロセスと抜け落ちている話 • データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか • 「分析以外の役割」はキャリアになるのか • 将来の展望について
3. 自己紹介 HN：しんゆう Twitter @data_analyst_ 仕事：フリーランスのデータアナリスト（兼 いろいろ） ブログ「データ分析とインテリジェンス」を書いてる人 https://analytics-and-intelligence.net/
4. 「データ分析」のプロセスと抜け落ちている話
5. 「データ分析」は「目的の決定」から始まる一連のプロセスですが データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察
6. 実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察
7. 実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 要求 フィード バック 実行 分析 洞察 統計学 機械学習 プログラミング 前処理
8. 実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 目的の 決定 フィード バック 実行 戦略 企画
9. 実際にはそのうち特定の話題にのみ焦点があたりがち データ分析の話題 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 洞察 ニュース収集 可視化
10. 問題点１：それぞれが断絶している データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察
11. 特に「目的」と繋がっていないのは大問題 データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察 面白いが自社に 関係ないニュース 技術的に優れて いるだけの分析 見栄えがいいだけのダッシュボード
12. 問題点２：話題になること以外の話が抜け落ちている データ分析の話題 要求 フィード バック 実行 洞察
13. 特に要求フェーズが無視されている データ分析の話題 要求 • 何をいつまでに、を決めるフェーズ • データ、コスト、代替案 • 要望をデータの問題に変換する • 期待値コントロール（超重要）
14. 収集＝ニュースを集めて共有するだけではない データ分析の話題 要求 収集 フィード バック 実行 洞察 • 色々なところから色々なデータを集めてくる • 面白いかどうかではなく目的に沿っているか • 技術的問題への対応 • 正しいデータかどうか • 事前の準備（仕組み・マート）
15. 伝達＝きれいなグラフを見せるだけでは足りない データ分析の話題 要求 フィード バック 実行 伝達 洞察 • 相手のレベルや好みに合っているか • 適切な時期を逃していないか • 伝える相手との関係
16. 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察 プロセスとしてではなく個別の問題になってしまっている データ分析の話題
17. 「データ分析」はプロセスとして捉えるべきもの データ分析の話題 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察
18. データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足
19. データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足 2. 誰もマネジメントしないから
20. データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足 2. 誰もマネジメントしないから 3. 「データ分析」のことだからデータサイエンティストのよ うなデータ分析の専門家にまかせればいいという発想
21. データ分析の話題 なぜこのようなことになるか 1. プロセスであることの意識不足 2. 誰もマネジメントしないから 3. 「データ分析」のことだからデータサイエンティストのよ うなデータ分析の専門家にまかせればいいという発想 大失敗（事例多数）
22. 22 • どんなことを知りたいのかをヒアリングしたり考える • ビジネスの問題をデータ分析の問題に置き換える • 様々な人から様々な種類のデータを収集する仕組みを作る • 分析結果を相手の知識や興味などに合わせてうまく伝える 統計学や機械学習のような分析スキルはあまり役に立たない データ分析の話題 プロセスをマネジメントするのに必要なこと
23. データ分析の話題 「専門家」に任せるとなぜ失敗するのか プロセスのマネジメント ＝ コミュニケーションが中心 分析するスキルと、課題を分析の言葉に落とし込むスキルと、 多種多様な人とコミュニケーションをとるスキルはまったく違 うスキル ひとまとめにしようとするのに無理があるから どこかで分ける必要がある
24. データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか
25. データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか どうやって分けたらいいだろう？ プロセスのマネジメント ＝ PM データの整備 ＝ データマネジメント つなぎ役 ＝ トランスレイター うまく伝える ＝ プレゼンター 分析する ＝ データサイエンティスト データアナリスト 細かく分けすぎてもわけがわからなくなるし そこまで分けられるほどチームに人がいるわけでもない
26. 「データ分析」のプロセスは まずは「分析」と「分析以外」 に分けるのがいいのでは？ データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか
27. でも「分析以外」じゃおまけみたいだし 存在感が出ないのでまずは名前を付けよう！ ⇒ アナリティクスディレクター と命名 データ分析プロセスの中で役割をどう分けるか
28. 「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える
29. 「データ分析」において「分析以外の役割」は キャリアになるのかを考える アナリティクスディレクター
30. 改めて：アナリティクスディレクターの役割 アナリティクスディレクターの役割
31. 31 データ分析プロセスのマネジメントを行い 様々な部署や人とのつなぎ役となる役割 アナリティクスディレクターの役割 アナリティクスディレクターとは
32. 32 データ分析プロセスのマネジメントを行い 様々な部署や人とのつなぎ役となる役割 1. データ分析プロセスの各フェーズにおける課題に対処する 2. 様々な部署や人との「つなぎ役」になる 3. 与えられたリソースの配分を決める 4. 適切な納期に適切な内容を届ける 実は1つ1つがかなり大きな問題 アナリティクスディレクターの役割 アナリティクスディレクターとは
33. 33 要求を正しく理解し、 期待値コントロール を行う 多種多様な依頼から何を知りたいかをヒアリングし、 分析の文脈に落とし込みながら「いつまでに、何を するか」をすり合わせる重要な部分。 分析結果を正確かつ うまく伝える 分析結果を相手のスキル、好みなどに合わせて適切 な時期に正確にかつうまく伝える データの収集・仕組 み作り 様々な人から様々なデータを集めてくるだけでなく、 事前に分析者の目線で利用しやすいような仕組みを 作っておく アナリティクスディレクターの役割 例：データ分析プロセスの各フェーズにおける課題に対処する これでもまだ一部にすぎない
34. データ分析プロセスにおける役割の違いを図にすると 目的の 決定 要求 収集 フィード バック 実行 伝達 分析 洞察 データサイエンティスト データアナリスト アナリティクスディレクター 意思決定者 しかし、実態としては境目は非常にあいまいであることに注意 アナリティクスディレクターの役割
35. アナリティクスディレクターの仕事多すぎない？ わかりやすく分けることを優先したのでしょうがない もちろん全部を1人でやることは無理 分析もあらゆる分野を1人でやることは無いのと同様 アナリティクスディレクターの中での役割分担が必要 アナリティクスディレクターの役割
36. 「分析以外の役割」はキャリアになるのか
37. ではアナリティクスディレクターは キャリアとして成立するのか？ アナリティクスディレクターはキャリアになるか
38. 結論：現状では非常に厳しい アナリティクスディレクターはキャリアになるか
39. アナリティクスディレクターはキャリアになるか アナリティクスディレクターは・・・ • とにかく外からだと何をしているかわかりづらい • うまくやったら損をする企業文化 • 営業からもエンジニアからもデータ分析者からも「あっち側 の人」扱いされる • 職種として分けるほどチームの規模がない • データ分析リテラシーの低さから重要性が理解されていない • 募集がない（アナリティクスディレクター的なのも含めて） アナリティクスディレクターがキャリアとして厳しい理由
40. アナリティクスディレクターの成果は形になって現われない とにかく外からだと何をしているかわかりづらい アナリティクスディレクターはキャリアになるか 職種 成果 営業 売上の数値 エンジニア システム・ツール・アプリ データサイエンティスト データアナリスト 分析結果・レポート アナリティクスディレクター ？？？
41. アナリティクスディレクターの成果は形になって現われない → 見えないことは評価されにくい とにかく外からだと何をしているかわかりづらい アナリティクスディレクターはキャリアになるか 職種 成果 営業 売上の数値 エンジニア システム・ツール・アプリ データサイエンティスト データアナリスト 分析結果・レポート アナリティクスディレクター ？？？
42. アナリティクスディレクターの成果は形になって現われない → 見えないことは評価されにくい → つらい とにかく外からだと何をしているかわかりづらい アナリティクスディレクターはキャリアになるか 職種 成果 営業 売上の数値 エンジニア システム・ツール・アプリ データサイエンティスト データアナリスト 分析結果・レポート アナリティクスディレクター ？？？
43. へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか
44. へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやる → 炎上しない、残業しない うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか
45. へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやる → 炎上しない、残業しない → 誰にでもできることしかやっていないと評価 うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか
46. へたにやる → 炎上、残業 → 頑張ったと評価 うまくやる → 炎上しない、残業しない → 誰にでもできることしかやっていないと評価 → つらい うまくやったら損をする企業文化 アナリティクスディレクターはキャリアになるか
47. アナリティクスディレクター 営業 アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか （ビジネス的に）
48. アナリティクスディレクター 営業 エンジニア アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか （技術的に）
49. アナリティクスディレクター 営業 エンジニア データサイエンティスト アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか （分析手法とか）
50. アナリティクスディレクター 営業 経営者層 エンジニア データサイエンティスト アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる そんなことも知らないのか （経営やファイナンスとか）
51. アナリティクスディレクター 営業 経営者層 エンジニア データサイエンティスト アナリティクスディレクターはキャリアになるか 誰からも「あっち側の人」扱いされる つらい…
52. アナリティクスディレクターが厳しい理由 他にも・・・ • 職種として分けるほどチームの規模がない • データ分析リテラシーの低さから重要性が理解されていない • 募集がない（アナリティクスディレクター的なのも含めて） これらはすぐにどうにかなる問題ではない
53. アナリティクスディレクターが厳しい理由 他にも・・・ • 職種として分けるほどチームの規模がない • データ分析リテラシーの低さから重要性が理解されていない • 募集がない（アナリティクスディレクター的なのも含めて） これらはすぐにどうにかなる問題ではない 転職しようアナリティクスディレクターを目指すならば 分析実務をやる中でスキルを磨いておこう
54. 将来の展望について
55. 結論：現状では非常に厳しい 展望：この先はどうなるか？ アナリティクスディレクターの将来の展望
56. たとえば、LINE株式会社にてこんな求人が最近出てます。 プロジェクトマネージャー（データ分析） https://linecorp.com/ja/career/position/1159 「LINEの各サービスやチーム横断のプロジェクトにおいて、同チーム のデータサイエンティスト・データアナリストとともに 重要な意思決定の支援、課題の解決策の提案と実行、施策の検証と改善 を一気通貫で実施する」 アナリティクスディレクターの将来の展望 求人も出てきた
57. ・過去に痛い目を見た企業 ・今現在困っている実務家・専門家 ・データ分析が（一応）浸透したことで組織化 話をしてみると確かに需要はありそう。 組織としてデータ分析を「うまく」やりたいのであれば アナリティクスディレクターは絶対に必要だと思う ただしそれが今年なのか数年後なのかは未知数 改善のきざし？ アナリティクスディレクターの将来の展望
58. ・過去に痛い目を見た企業 ・今現在困っている実務家・専門家 ・データ分析が（一応）浸透したことで組織化 話をしてみると確かに需要はありそう。 組織としてデータ分析を「うまく」やりたいのであれば アナリティクスディレクターは絶対に必要だと思う ただしそれが今年なのか数年後なのかは未知数 改善のきざし？ アナリティクスディレクターの将来の展望
59. 本日のまとめ • 「データ分析」における「分析以外の役割」 ＝「アナリティクスディレクター」 • アナリティクスディレクターは重要だけれどもキャリア とするのは現状では厳しい • （いつになるかわからないけれども）近い将来需要は増 えてくるだろうと思われるので興味がある人は準備をし ておきましょう
60. 今データ分析に求められているのは「データ分析と他部署とのつ なぎ役」だが、良い名前が思いつかない → 「アナリティクス ディレクター」にしよう https://analytics-and-intelligence.net/archives/3226 データ分析を始める時に必要なのはデータサイエンティストのよ うな専門家ではなく「アナリティクスディレクター」である https://analytics-and-intelligence.net/archives/3578 おまけ：ブログで書いた話 他にもデータ分析について色々と書いてます！ データ分析について考えたことのまとめ https://analytics-and-intelligence.net/archives/1752
61. • アナリティクスディレクターはどんな人が向いているのか • アナリティクスディレクターに必要なスキルや知識 • アナリティクスディレクターはどう存在をアピールすればい いのか • アナリティクスディレクターの働き方 • 期待値コントロール • 無視されない伝達の方法 • 無視された場合の対処法 おまけ２：ブログでこれから書きたいと思っている話
62. ありがとうございました しんゆう Twitter @data_analyst_ Blog https://analytics-and-intelligence.net/