データ分析とインテリジェンス

データ分析で業務委託を使う・外注する方法

■外注利用の大前提は主体的であること

データ分析は内製化するべきではあるが、さまざまな事情により外注を使うを使うことは当然ありえる。しかし、金さえ払えばあとは自分の望むように勝手にやってくれるわけもなく、動かす側の力量次第でどのような役割を担ってもらうかは大きく変わる。

■外注利用の方法1・最低限、目的の決定は社内でやること

できればデータ分析プロセスをマネジメントができる人を(外注をコントロールするという意味で)マネジメントにあて、分析フェーズに関しては外注を使う方法が考えられる。データ分析プロセスをマネジメントできる人は簡単には見つからないので、社内で特性のある(ありそうな)人を任命することになるのが大半だろうが、いきなりうまく切り回せるとは思えない。なので業務を部分的に切り出しながら外注を使っていくことになるが、その際、譲っていけない一線は「目的の決定」である。

「何が問題か」を考えるという最重要な部分を外部に任せるようではその人がそこにいる意味はなく、そもそも重要であればあるほど資産・人材・政治的要因・外部環境など様々な要因を考えなければならず、ちょっと話を聞いただけの外部の人間に理解できるはずもない。

当たり前かと思うかもしれないが、あえて書くのは外部に「何が問題か」を考えさせる企業が実に多いからだ。そういった企業は外注に簡単に食い物にされやすい。

■外注利用の方法2・分析でどこまで任せるかは社員の力量次第

ここでいう「分析」とはデータ分析プロセスにおける分析者側のパートで、特に収集→分析→洞察をざっくりと指している。幅広く「どのような分析が必要か」を意思決定者と話すことやや分析を経てからの洞察や議論という部分まで参加させる選択もあれば、作業として前処理や簡単な集計といったオペレーションレベルだけを外注する、という方法もある。

社内に適切にマネジメントできる人材がいないのであれば、パートナーとしてしっかりより広く参加してもらい、平行して社員を育てる方が良い。その業務の未経験者や若手を「社員だから」という理由だけで外注のマネジメントをやらせると生産性を下げるどころでは済まず、当人は実務経験も積めないから結局外注依存からの脱却もできない。

■外注利用の方法3・作業としての前処理や集計部分だけを外注するなら実務経験者は必須

前処理や集計部分だけを外注に任せるのであれば、最低限そのマネジメントには実務経験者を充てなければならない。なぜならば経験がなければ技術的な詳細が理解できず、任せきりだと足元を見られてちょっと自社で座学の研修をしただけの人を「経験豊富」などと売り込まれたり、半日もかかるはずのない仕事に1週間分の金額を要求されたりということが起きる。

ところが実務経験がない人がこれらを単純な作業とみなして適当に人を入れておけばよいと考えると、そのまま最悪のデータ分析組織が出来上がる。前処理や集計は料理でいえば食材の生産と下ごしらえであり、料理をしたことがない人がプロにあれこれ指示をしたら何が起きるかは考えなくともわかる。

■結局のところは使う側の問題

こう考えると目新しいこともないのだが、なぜかそうならない。

今回は外注にどのような役割を担ってもらうかという視点で書いたが、より高いパフォーマンスを発揮してもらい、自社の将来のために知識の移転まで含めて視野に入れて長期的に良い関係を気付くにはこれだけは足りない、ということについては別の機会に。

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タグ:データ分析について考えたことのまとめ 役割分担 組織 外注


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