あなたの「データ分析」は、「データ分析」であり、「データ分析」でない
「何言ってんだコイツ？」
そう思われた方、5分だけ私にお付き合いください。
なぜあなたの「データ分析」は、「データ分析」であり、「データ分析」でないのかを、持論を交えながらお話させていただきます。
はじめに
私は名古屋のとあるIT企業でデータアナリストとして働いています。
日々、各部署から飛んでくる「データ抽出及びデータの見える化」の依頼を対応している中で、ふとこんなことを思いました。
「これ、データアナリストじゃなくて、データ見える化おじさんじゃね？」
と。
データを見て仮説を立て、そこから施策を提案し、実行した結果をもとに、また仮説を立て、更なる改善を目指す。それがデータアナリストだ。
今の自分は、思い描いていた理想の姿から程遠い状態だったのです。
では、なぜそんな状態になってしまったのか？
至極簡単、一緒に働くメンバーが皆優秀だからです。
「データ分析をした結果、○○ということがわかりました。」
「△△が減少傾向にあります。□□を変更するABテストを実施してみませんか？」
各メンバーが「データ分析」を行い、毎日のように上記のような会話が繰り広げられています。
そう、自分が思い描いていた理想のデータアナリストの行動を、全員がとっているのです。
「これ、俺いらないんじゃね？笑」
そう思い、転職を考えたこともしばしばありました。
自分の存在意義がわからず、涙で枕を濡らした日もありました。
しかし、待ってください。
本当にデータアナリストは不要な存在なのでしょうか？
色々と考えを巡らせる中、本noteのタイトルの持論が出来上がりました。
「データ分析」とはなんぞや？
本noteの冒頭、
データを見て仮説を立て、そこから施策を提案し、実行した結果をもとに、また仮説を立て、更なる改善を目指す。それがデータアナリストだ。
と言いました。
行動を図に表すとこんな流れになります。
間違ってはいないと思います。が、これはデータアナリストの仕事の一部なのです。
例えば一番最初の「データを見て仮説を立てる」の部分。
当たり前のように書いてますが、もし肝心のデータが見えなかったらどうでしょうか？
「CVボタンは絶対目立った方がいいって！他の記事でも言ってたし、とりあえず赤色にしようぜ！」
こんな頭ゆるふわ系な人は希少種だとは思いますが、データが見れない場合、「感覚」で仮説を立てることになってしまいます。
つまり「データ分析」を行うには、前提として社内に蓄積されているデータが見える化されていることが重要なのです。
先程の図に追加するとこんな流れになります。
では、これがデータアナリストが行う「データ分析」なのか？
いいえ、これではまだ不十分です。
データの見える化を行うには、素となるデータが必要です。
もしこのデータが蓄積されていなければ？蓄積されていても、想定していた形式で蓄積されていなければ？
そう、データの見える化はできないのです。
次の工程であるデータの見える化を想定した上で、予めどういった条件で、どういった形式でデータを蓄積していくかを設計する。
これもデータアナリストが行う「データ分析」の一つなのです。
データアナリストの「データ分析」と非データアナリストの「データ分析」
ここまでの話を読んで、本noteのタイトルの意味を察した方は、素晴らしい読解能力をお持ちだと思います。
そう。タイトルの「あなた」とは「非データアナリスト」のことを指していました。
つまり、データを見て仮説を立て、そこから施策を提案し、実行した結果をもとに、また仮説を立て、更なる改善を目指す。
これは、非データアナリストの「データ分析」なのです。
そして、非データアナリストがちゃんと「データ分析」を行えるようにするために、データ設計や蓄積、見える化を行うのがデータアナリストの「データ分析」なのです。
※勿論、データアナリストもその後の仮説立てや施策提案を行いますよ。
あなたが行っている「データ分析」は何も間違ってはいません。
ただ、「データ分析」を行える背景には、データアナリストの存在がいて、またそこでも「データ分析」を行っている。
このことを少しでも理解していただけたなら、私はそれだけで幸せです。
最後に
ここまで読んでくださり、そして私の持論に付き合ってくださりありがとうございます。
実は、今働いている職場には「データアナリスト」という職種はありません。つまり、自称データアナリストです。笑
ただ、職種ってそんなに重要ではないと思うんですよね。
実際、pythonを使ってプログラミングもやりますし、何なら新規案件のディレクションもやってたりします。
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でも、自分の中で「データ分析」をしている時間が一番楽しくて、またそのスキルを活かしてこの先もお金を稼いでいきたいと思っています。
まだまだ道のりは長いですが、データアナリストとしての「データ分析」を広めていき、自身の活躍の場を広めると共に、今後同じ道を辿りたいと思った人の助けになれるよう頑張っていきます。