【データ分析系書籍紹介】データ分析人材になる〜目指すはビジネストランスレーター
今日は、データ分析人材になる 〜目指すは「ビジネストランスレーター」〜を紹介します。
サラッと読め、失敗事例などから具体的なイメージも湧くので、データ分析プロジェクトの概要を押さえたい人に良いかと思います。
著者は、三井住友海上保険デジタル戦略室の方々です。
データ分析プロジェクトにおいて必要な要素とプロセスを５Dフレームワーク（後述）として体系化し、そのそれぞれのプロセスにおける失敗事例、成功に導くポイントをまとめています。
ビジネストランスレーターとは
本書のサブタイトルである「ビジネストランスレーター」とは、ビジネスに役立つデータ分析人材を指しています。（明記はしていないように見えます）
表紙に 文系 という表現が使われていますが、要はゴリゴリのデータサイエンティストである必要がない ということです。
つまり、統計学や機械学習の実装など、数学的な素養に基づいたデータ分析スキルは必ずしも必要なく、データ分析をビジネスに役立てることが重要であり、それに必要な力を身につけよう、というのが主旨になっています。
データ分析プロジェクトを成功に導く５Dフレームワークとは
５Dフレームワークとは、三井住友海上保険のデータ分析チームが体系化した、データ分析プロジェクト成功のために必要な要素・プロセスです。
５Dとは、「Demand（要求を聞く）」、「Design（全体の絵を描く）」、「Data（データを集める）」、「Develop（分析ツールを使う）」、「Deploy（展開する）」であり、どの要素が欠けても、また順序が変わってもいけません。
本書ではそれぞれのフェーズにおける失敗談や、成功に向けた取り組みが数々紹介されています。
個人的に面白かったのは、以下のポイントでした。
・入口を間違うと、必ず間違った出口から出てくることになる
・・・目的を目の前の机に貼り付けて仕事をしなさい と言われたエピソード
・販売スタッフに小さな成功を感じてもらう
・分析の目的にあったデータがあるかを確認する。確認のポイントは「鮮度」「偏り具合」「粒度」
・データ分析の結果を見せるストーリーとして、経験や知見が正しいことを裏付け、「納得」させるストーリーを前半に伝え、その上で後半に新たな「発見」を伝える。
ビジュアルアナリティクスのサイクルと同じ？
５Dフレームワークは、「ビジュアルアナリティクスのサイクル」とほぼ同じであることに気づきました。
以下のようにマッピングできます。
「Demand（要求を聞く）」、「Design（全体の絵を描く）」＝Task
「Data（データを集める）」＝Get data、
「Develop（分析ツールを使う）」=Choose visual mapping、View data、Develop insight
「Deploy（展開する）」=Act(Share)
違いは、プロセスに対する解像度の高さです。
ビジュアルアナリティクスのサイクルは、文字どおり分析側に主軸を置いたフレームワークであるため、分析〜活用に関する解像度が高くなっています。
一方で、５Dフレームワークはビジネス寄りの部分の解像度が高くなっています。
いずれも全く矛盾はしておらず、それぞれを保管しながら使っていくことが重要かと思います。
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