各社のデータ分析チームミッション調査まとめ
自社が toC のスタートアップ（社員~20名、データ分析チーム2名）なので、そこに寄ったまとめになっていると思う。
データ分析については、樫田さん（デジタル庁）、平野さん（Retty）、奥村さん（エウレカ）を特に参考にしている。
Retty
エウレカ
エウレカでは、データ組織をBI（Business Intelligence）・AI（Artificial Intelligence）・Data Managementの３つの領域に分けています。
メルカリ
Machine Learningチーム・・・MLを活用して、与信モデル構築や、不正対策などのソリューションを提供する
Data & ML Platformチーム・・・データ収集/活用のためのインフラ構築や、MLシステムを効率的に開発するアーキテクチャを提供する
Data Managementチーム・・・データ品質やセキュリティの担保、データの活用性向上のための仕組みを提供する
hey
私がデータ分析チームを立ち上げたときに会社に求められたミッションは以下のようなものでした。
1. データ分析を通じて意思決定のスピードをあげる
2. データそのものを活用し売上向上/コスト削減に貢献する
マネーフォワード
私達のミッションは分析を通じ、すべてのステークホルダー間の情報流通をなめらかにするです。
これは例えば、会社と投資家、社長とメンバー、ユーザーとプロダクトが、分析・データを通じてわかりあえている状態です。
リブセンス
エムスリー
私たちデータ分析グループは「あらゆるデータを活用し、エムスリーグループの利益を最大化する」というのをミッションとして掲げています。
ここで重要なポイントは「利益を最大化する」という部分です。
高度なロジック開発を行い技術的に優れていても、ビジネスインパクトが出せなければ単なる自己満足になってしまいます。一方で、分析技術としては非常に単純なロジックや手法だったとしても、ビジネスインパクトが出れば価値のある分析となるわけです。
データ分析技術に主眼を置くのではなく、データや分析技術を最大限活用しながら「エムスリーグループのビジネスにインパクトを与え、事業を成長させること」を目的として業務を行っている、これこそが私たちが最も重視しているポイントです。
Sansan
Eightのデータ分析チームのミッションは「Eightが保有するあらゆるデータを活用して、プロダクト開発とビジネス開発をドライブすることで、Eight事業部のグロースのスピードと質を上げていくこと」です。
これだけだとやや抽象的ですが、要は事業のグロースにデータで寄与できるのであれば何でもするということです。メンバーはそれぞれが担当するサービス領域を持ち、そのサービスの開発、マーケティング、営業等の活動に主体的に関わります。担当領域のグロースにどう関わるかは個人の裁量に任せられています
自社
上記を参考にミッションを設定。
Data Analytics
データを活用し、ユーザー/プロダクト/事業/エコシステムの解像度を高め、意思決定の質/効率を向上させる
Data Management
データを活用しやすいよう収集整理し、データ活用の質/効率を向上させる
Data Product
データを活用した機能を開発し、UX/収益性を向上させる
また、上記Rettyさんの記事を参考にベネフィットポイントを設定。
Data Analytics
・0：タスクの目的を達成出来なかった
・1：現状把握に役立ったが、意思決定の質/効率は向上しなかった
・2：個別施策の意思決定の質/効率をやや向上させた
・3：個別施策の意思決定の質/効率を大きく向上させた
・5：事業全体の意思決定の質/効率をやや向上させた
・10：事業全体の意思決定の質/効率を大きく向上させた
Data Management
・0：タスクの目的を達成出来なかった
・1：データを活用出来る状態に収集整理した
・2：リサーチチームのデータ活用の質/効率をやや向上させた
・3：リサーチチームのデータ活用の質/効率を大きく向上させた
・5：組織全体のデータ活用の質/効率をやや向上させた
・10：組織全体のデータ活用の質/効率を大きく向上させた
Data Product
・0：タスクの目的を達成出来なかった
・1：PJTの推進に僅かに寄与した
・2：PJTの推進にやや寄与した
・3：PJTの推進に大きく寄与した
・5：事業全体のUX/収益性をやや向上させた
・10：事業全体のUX/収益性を大きく向上させた
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