「データ」の依頼のやり方

「データ」の依頼のやり方「データ」の依頼のやり方

はじめに「データ」の依頼のやり方 2

本資料の目的意思決定のためには分析が必要で、そのためには材料となる質の高い「データ」を入手しなければならないデータの依頼は各所で行われているが、データを依頼する側がやり方を学ぶためにまとめられた資料がないそのため各自が独学で身につけているが、非効率であり時には間違えている現状を少しでも改善できないかと「データの依頼の方法」についてまとめた「データ」の依頼のやり方 3

注意点内容は全て筆者の個人的な経験に基づきます内容は予告なく追加・変更されます「データ」の依頼のやり方 4

筆者紹介しんゆう X（旧Twitter）：@data_analyst_ ブログ：データ分析とインテリジェンス 2023年よりnoteにて活動中 https://note.com/shinu 活動：データを使いやすくする人「データ」の依頼のやり方 5

なぜ「データの依頼のやり方」を知る必要があるのか「データ」の依頼のやり方 6

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適切な相手に依頼する必要があるから「分析のことだからとりあえずデータに詳しい人に頼んでおこう」ではうまくいかない能力が期待できない相手に依頼してはいけない八百屋に行って「とんかつと刺身」を頼めば何か出てくるだろうが、もっと頼むのにふさわしい相手がいるはず「データ」の依頼のやり方 10

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丸投げすると無駄な作業が増えるから抽出側は個々人の事情は知らないので抽出側だけで考えてもデータに過不足がほぼ確実に発生する不足分を補うのにコミュニケーションがまた必要過分とはただの無駄な作業無駄なデータを作ることで仕事になってしまう（特に外注）「データ」の依頼のやり方 13

無駄な依頼は機会損失を発生させるから無駄な依頼に有限のリソースを食いつぶされてしまうことで優先すべき依頼への対応が遅れる別の誰かの本当に必要なデータを抽出する時間を奪われてしまう依頼者が必要かどうかを見極め、自制することが求められる無料だからと必要のない救急車を呼べば本当に必要なところに届かなくなる「データ」の依頼のやり方 14

AIは指示されたことしかやらないから AIに任せるならば、抽出側が補っている依頼の過不足の調整ははすべて自分で行う必要がある AIに期待しない方がいい反応そのデータは目的にあっていないのでは社内にないので外部から探してこようか個々の企業の事情やデータを読み取って対応できるようになるのはまだ先だと思われる「データ」の依頼のやり方 15

無駄に気づけないから経営者やマネージャーが無駄に気づかないと改善されない無駄に気づくためには何が正しく何が無駄なのかが判別できることが必要「データ」の依頼のやり方 16

適切な依頼を考える「データ」の依頼のやり方 17

「データに詳しい」人に依頼する？「分析」だから「データ」のことで、「データのこと」だから「データに詳しい人」に依頼する、が間違い原因は使っている言葉の定義や理解があいまいだから何がしたくて何を求めているのか自分に問う「データのこと」とは何を指しているのか「データに詳しい人」に何を求めているのか「データ」の依頼のやり方 18

「分析」はアウトプットではない「分析」を求めるから依頼するべき内容や依頼する相手を間違える「分析」は手段でありアウトプットにはなりえない「分析」ではなく、何が必要なのかを認識し、依頼する「データ」の依頼のやり方 19

「データのこと」のアウトプットは３つまずアウトプットとして何があり得るのかの選択肢を知る次の３つに分類するとわかりやすい提案インテリジェンスデータやるべきことも必要なスキルも違う「データ」の依頼のやり方 20

３つのアウトプットの区別をする区別がついていないと「分析」でコミュニケーションしようとして求めるものが得られなくなる「提案」は具体的で実行可能な企画「インテリジェンス」は特定の意思決定に使えるよう分析された「情報」「データ」は「インテリジェンス」以外の「情報」。分析のための材料「データ」の依頼のやり方 21

何が欲しいのかを明確にする依頼しようとしているのは、３つのうちどれなのか選択肢から選びたければ「提案」特定の問題の意思決定に使いたければ「インテリジェンス」自分が分析したければ「データ」「分析」を主語にしているとお互いの認識がずれる上に責任もあいまいになる「データ」の依頼のやり方 22

適切な依頼先を探す「データ」の依頼のやり方 23

全部違う仕事なので依頼先を選ぶ適切な相手に依頼しないと適切なアウトプットは望めない全てに高いレベルで対応できる部署や人はいないどこかにいるかもしれないが、そばにいるとは限らない窓口が統一されておらず、依頼を適切に振り分けてくれる人がいないのであれば自分で適切な相手を探す適切な相手が社内にいるとは限らない「データ」の依頼のやり方 24

「提案」をデータの部署に求めない企画には分析も必須ではあるが、データを扱うスキルと具体的な企画を作るスキルは違うマーケティングの企画なら担当部署や支援会社に頼む少なくともまず「データに詳しいところ」に話を持っていくよりも先に上司やチーム内で相談する「データ」の依頼のやり方 25

「インテリジェンス」は相手がいない現状では依頼する側もされる側も認知と理解が少なく機能していない役割分担、つまり責任範囲依頼する側のスキル依頼を受ける側のスキル必要ではあるが、混乱するだけなのでまずは関係者がどのような認識を持っているかの確認から必要になる「データ」の依頼のやり方 26

「データ」はデータの部署に依頼する「分析」が欲しいとはいいつつ実際に求めているのは「データ」であることも多いダッシュボードの作成も大半はここ自分で分析をするための「データ」が欲しいならデータの部署に相談するのが妥当データの部署がないからとエンジニアに頼むのも本来の役割とは違っていることに注意「データ」の依頼のやり方 27

「何に責任があるのか」に注目する現状では3つが明確に分かれていることはなくあいまいな状態になっている「データ」などを掲げていても実態として「提案」の仕事をしている場合もあるまずは「その部署は何に責任があるのか」について認識を合わせ、ふさわしい相手に依頼するとりあえず依頼しても対応はしてもらえるが、頼まれたから対応しているにすぎない「データ」の依頼のやり方
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「データ」の何を依頼するか「データ」の依頼のやり方 30

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「データ」の依頼の仕方「データ」の依頼のやり方 38

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依頼時に伝えるとよいことの例３アウトプットの形式の希望 BIツールでダッシュボードにするスプレッドシート csvファイル「データ」の依頼のやり方 43

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依頼者に心がけて欲しいこと「データ」の依頼のやり方 47

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「データ」の依頼のアンチパターン「データ」の依頼のやり方 55

どんなデータを見るべきかを依頼する「KPIはどうしたらいいのか」「成果はどれぐらいならいいのか」を考えるのは意思決定者の仕事決められないならば上司に相談すべきこと KPIを決めるための「分析」を行うための「データ」を依頼する、があるべき姿「データ」の依頼のやり方 56

これからどうしたらいいかを聞くデータを扱うスキルとビジネスのスキルは別聞かれたら何かしら答えるだろうが、質は担保されない。責任がない人に問うこと自体が失敗の素売上向上のために”何をするべきか” 顧客のロイヤリティを高めるためには”どうするべきか” オフィスビルの建築家に会社の経営のアドバイスを求めるようなもの「データ」の依頼のやり方 57

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適当に作った元データの処理を任せるスプレッドシートで適当に管理しているデータの処理も依頼の中に混ぜない適当な運用をしてきたツケを抽出側に押し付けるべきではないデータ量が多く複雑すぎて手に負えない、ということならば相談すること「データ」の依頼のやり方 62

必要以上に正確性を求める正確な数値を出すことにこだわると非常に効率が悪く抽出のリソースを食いつぶすトレンドを知りたい時に正確なデータを得るために膨大なリソースを使うことにはあまり意味がないとにかく正確でなければならない、というこだわりは持たずにどの程度の正確性が必要なのかを状況に合わせて考える「データ」の依頼のやり方 63

抽出側からの提案をなんでも受け入れる〇〇は必要か？と追加で提案して来た場合「あっても困らない」からと受け入れない受け入れるのは「本当は必要だったが依頼から漏れていた場合」に限るようにするあったら使うかも、ならば断る。不要なら不要というべき追加の作業分だけ他の依頼への対応が遅れる「データ」の依頼のやり方 64

さいごに「データ」の依頼のやり方 65

「データ分析」のこれからのためにデータを本当に活用するために重要なのは専門家だけでなく”使う側”のリテラシー向上が急務だと考えているその課題の解決のための第一弾として身近な「依頼」をテーマに選んだデータリテラシーの向上に少しでも貢献していれば幸いご質問やディスカッション希望などお気軽にご連絡ください X（旧Twitter）：@data_analyst_ 「データ」の依頼のやり方 66

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ShinU

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