データ分析とインテリジェンス

データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにある

■データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにある

データサイエンティストは分析だけではいけないとか、データ分析がうまくいかないのをデータサイエンティストのせいにしている風潮があるが、それに見合った報酬を出しているということであればある程度の非難はやむを得ないにしても、あまりにも一方的な議論が横行しているのは問題がある。実態はといえば、データサイエンティスト側の能力不足で失敗することよりも、データ分析を使う側、つまりは経営者・マネージャーの問題であることの方が遥かに多い。具体例としては、

  • ・何か良い結果を出せと目的も告げずに丸投げする
  • ・納期・予算・人的リソースを無視した無茶な要求をする
  • ・目的ありきではなく、今あるデータを使って結果を求める
  • ・役割分担の不明確にしたままで始める
  • ・データ分析で得られた結果を無視する
  • ・実行しない

などである。これらはすべてデータ分析を使う側、すなわち経営者・マネージャー側の問題であり、データ分析が失敗する理由のほどんとはこれらのうちのどれかである。もしデータサイエンティスト側の能力の問題であれば、これもまたやはり採用した人の責任、他でもなく経営者・マネージャーである。

■なぜ誰も言わないか。理由はその方が得だから

ではなぜ経営者・マネージャー側の問題を指摘しないかと言えば、「社長、データ分析の失敗は社長の責任です。まずは社長の考え方を改めなければうまくいきません」と言うよりも、「社長、データ分析の失敗はデータサイエンティストの能力が足りないからです。彼らが勉強不足であって社長のせいではありません」という方が大抵の場合受けが良いからである。都合の悪い情報というのはなかなか上がりづらい。

■結局のところは経営者・マネージャー次第

データサイエンティストという道具をうまく使いこなせるかは使う人である経営者・マネージャー次第である。使い方が下手ならば、どんな高価な道具を揃えたところで真価を発揮することはできない。データ分析に限ることでは無いが、道具が悪いと文句を言うのではなく、どうしたらうまく使えるようになるかを学ばなければ進歩はない。

人を雇ってみたりシステムを導入はしてみたけれどもいまいち効果が出ていないと思うならば、自分がうまく使いこなせていないことが原因ではないだろうかと1度考えてみることをおすすめする。

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タグ:データ分析 失敗 経営者・マネージャー向け


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