2020年の学び【仕事（実践）編】
この1年間は、マーケティング、セールス領域のITに関わる機会が増えました。当初は、大量の問い合わせをさばき続ける日々でしたが、徐々に、課題や問題の相談もいただくようになり、全社視点での取り組みに触れるられるようになってきました。
経験の棚卸しということで、4つの観点で振り返ってみます。
1. 組織の前提を把握し、最適なコミュニケーションを選択する
組織の課題はコミュニケーションだ！…と、いってしまうのはあまり好きではありませんが、仕事や役割、立場が異なればもっている情報も異なりますので、情報をやりとりするコミュニケーションに問題が出るのは当然のことです。
組織の文化や構造によって異なる前提を把握し、最適なコミュニケーションを選択するよう心がけました。
知らなければ、蓋を開けてみなければわからないので、「一発勝負ではない」「やりながら勘所を掴む」の心構えが大事だと思いました。
◎関心のあるテーマが違う
・マーケティング、セールスチームは自らの仕事や問題に関心
・経営チームは将来の数字達成、問題解決に関心
（対応例）データベースの設計や業務／システム間の連携に興味がない人にも、構造を理解して利用してもらえるよう、噛み砕いて伝える
◎やたらと工数に気にする
・新しくデータを取りたいけど、仕事量を増やしたくない現場
・RPAを入れれば、工数負担なく実現できるのでは？という思いつき
（対応例）新たな取り組みには、一定の作業が発生することを知ってもらい、データが必要な人を主軸として作業してもらう
なお、コントロールしようとすると余計な衝突を生んでしまうので、
①知ってもらう
②理解してもらう
③動いてもらう
という感覚でコミュニケーションをとるのが良さそうです。
2. データI/O（業務フロー）を描く
「現状を正しく把握し、共通認識を持つ」ために、積極的に絵を描くようにしています。自分なりに、業務やシステムの理解というのは、①分解すること②つなげることの2点だと思うので、同時に満たすフローを描きます。
・業務はどのような流れか？
・いつ、誰が、データを入力／出力するのか？
・データ入力に必要な前工程／後工程の作業は？
「フロー図を使って何をするか？」によって、人物（アクター）や時系列、データの持ち方などを詳細化するとよいでしょう。自分の整理のためであれば、手書きでも十分なくらいです。
3. 業務やシステム、連携のクセをとらえる
少し、ITシステム寄りの細かいポイントを。システムには仕様が存在し、連携にも影響します。「何のためのシステムで、どのような特徴があるのか」については、正しく認識をしなければなりません。※契約プランによってできることも変わったりするし
例）
・項目を空白の値で上書きできない（Pardot<->SFDC）
・システム単体では履歴情報を持たせられるが、連携先には最新のデータしか格納できない（Zuora->SFDC）
…とはいえ、すでに導入／運用されていて、当時の担当も不在なんてことはザラにあること。僕は問い合わせで問題を知り、都度調査して返答する…なんてことをしながら理解を進めていきました。
Email Preference Centerの機能を導入するぞ！ってときは、最も苦労しました。Pardot(SFDC)のヘルプ記事もわかりにくかったりするので、慣れるまでは時間がかかります。
そんなときのためにも、ベンダーやインプリメントパートナー（システム導入時のパートナー企業）と仲良くしておいたほうがよいかもしれません。
4. 経営/ 管理指標（ETL/DWH/BI）
最後に、経営や管理指標について。ここは勉強中なので、メモとして。
まずは、目的に立ち返ること。何のためのデータで、それをどう集めるか？を明確にすべきです。
目的：何のためにデータを取得するの？
仮説：データから言えそうなことはなにか？
分析：データからどのようにして意味合いを導くか？（比率？傾向？）
蓄積：誰が、いつ、どこに、どのようにデータを蓄積するか？
「とりあえず集めてみて、データの有用性を評価したい」という場合は論外です。仮説をもとに、データは集めるクセ付けを徹底したいところです。（または、独立したデータベースとしてGoogleフォームなどで集めるのもよいかも）
また、Salesforceは時系列でのデータ管理が苦手です。特に、オブジェクトを横断するようなデータ分析については、ThirdPartyのBIツールやDWHなどを駆使する必要があると思います。
※ETL/ DWH/ BIの違いは以下の記事で概要を理解できます。
引用：https://it-trend.jp/bi/article/bi-as_dwh_etl
ユーザのニーズはレポートビュー（BIツールの領域）ですので、裏側でどのようにデータを集め、蓄積しているかの構造(ETL～DWH)に興味を持ちません。なので、データ分析に理解のある人に協力を願うか、ベンダーと協力して説得材料を集めるか、データ分析の勉強会に参加して自力で説得するか…
いずれにせよ、どのような課題や目的があり、どれだけ力を注いでデータを蓄積、分析するのかを明確にしなければ、組織の方向性を揃えるのは難しいと思います。
おわりに
あらためて、たくさんの新しいことにチャレンジした1年でした。初めて過ぎて、何も知見がなく、苦しい時期もありましたが…なんとか、無事、健康に過ごせました。
自分の次のステージでも生かせるようにがんばります。