データサイエンティストの業務(ビジネス力編)

こんにちは
マルマウンテンです。
本投稿では、データサイエンティストをしている私のビジネス力を用いた業務の流れを記載します。
また、私のビジネス力を用いた業務の流れはデータサイエンティストの業務の一例なため、参考程度にしていただければと思います。

業務での割合

• ビジネス力：４割

• データエンジニアリング力：3割

• データサイエンス力：３割

ビジネス力での業務

1. 分析結果のレポート作成

解析した結果をレポートにまとめて上層部へ提出します。私の場合は直属の上司も確認しますが、マーケティングの上層部にも確認されます。
解析結果による次のアクションや指標の設定、意思決定に対し議論します。
例）アクションに対する投資がKPI(プロセスの指標)に対して適切かどうか
自社独自の付加価値が提供できているか
私がまだまだ能力不足なため、よく指摘されます。
 解析結果の数字だけでなく、事業の成功に対する目標も考慮してレポートを作成しなければいけません。
上層部に説明する際には、日商簿記で培った数値の表現は非常に役に立ちます。
例としては単価が数%削減することで、加工費や材料費が合計これだけ減らせられるなどとレポートに記載することで上層部への伝達が容易にできます。
レポート作成やプレゼンは可視化の仕方など含め、上司と試行錯誤しながら作成します。
自分たちの解析が伝わるようにグラフ１つ１つ考える必要があります。大変ですが嬉しいことも多くあります。
それは、上層部たちと担当者クラスの自分が密に連絡を取り合って仕事できることです。上層部の考え方などを学ぶことができ、自分のスキルアップもできます。
自分が解析した結果を専門用語を用いずに報告して意思決定を促すことによってKPIなどの指標を決めることはデータサイエンティストの大きな価値です。

2. 次のアクションに対する担当者へのヒアリング

データ解析で足りない情報などがあった場合、データ取得をしなければいけません。その際には、そのデータの業務に関わる担当者に依頼をすることも必要です。
そのため、データサイエンティストは営業のようなヒアリング能力も重要なスキルです。時には現場に赴き、担当者と一緒にデータの取得方法などを考える必要もあります。

3.データ収集用に作成したアプリのデモやヒアリング

データ収集のために作成したWebアプリやデスクトップアプリを現場の担当者に使用してもらい、フィードバックをヒアリングします。大切なのは傾聴で多く語ってもらえるようにヒアリングします。社内向けではありますが、技術営業のようなことも行っています。
デモを作成する際にも、データベースの構成やWebサーバなども考えなければいけないため昨今ではクラウド環境の理解も深めなければいけないです。上記の２番でも必要なことですが、自分が話すのではなく傾聴が大事です。相手にたくさん話してもらい、相手の会話で出てきたキーワードやピースを組み合わせることで、根本的な解決案を見つけられます。

4.特許などの確認

社内で知財の担当者にも依頼することはありますが、基本的なことに関しては自分たちで調査します。特許を調査して、データ解析で見出せた知見に対して特許が出願されてしまっているかの確認は必要です。

最後に

今回はビジネス力を用いた日々の業務について投稿しました。ビジネス力は他にももちろんあり、フェルミ推定などをして見積もりを算出することもあります。書籍を読むことによってノウハウを吸収することも大切な勉強法です。