データ分析とインテリジェンス

データ分析プロセスを動かす前に、最初に役割を決めておく

■最初に「どこまで行うか」を取り決めておく

クライアントあるいは上司が丸投げしたいのに、分析以外のこと(提案とか)をやらなければ、「分析だけしかできないデータサイエンティスト」なんて言われてしまう。一方で、インテリジェンスリテラシーが高い人であれば主体的に動くことで、分析側に対しては提案ではなく純粋に情報を求めている場合もあるだろう。このギャップを回避するためには、最初に意思決定者と分析者でデータ分析プロセスのうちどこまで行うかを取り決めておくのがよい。データ分析プロセスについてはデータ分析プロセスの全体像「インテリジェンスサイクル」とはを参照のこと。

■役割分担の3つの型

どのように役割分担を行うかだが、大体以下の3つに分けられるだろう。

  • 1・全面委任・・・実行まで含めて任せる
  • 2・分析集中・・・要求に基づいた分析結果のみを受け取る
  • 3・コンサル・・・全面委任と分析集中の折衷案

■1・全面委任の場合

データ分析プロセスの最初から最後まで、つまり「どのような問題を解決するか」、「そのために何をどう分析するか」、「データの収集と分析」、そして実行権限まで与えてしまう。

もちろん意思決定者側が主体的に動くべきではあるのだが、知識がなくどうしたらいいかわからないなどでそうもいかないこともあるだろう。かといって実行権限を与えずとりあえず分析だけさせたところで実行に繋がらないのでは意味がない。なので最初から全て任せてしまう、という方法である。ようするに、丸投げである。

この方の長所は、

  • ・実行速度が速くなる
  • ・分析だけしても実行されずに無駄になることが無くなる

が挙げられる。一方、懸念される点として

  • ・プロセス全体を動かせる人材がいるか
  • ・評価や監視をどうするか

が考えられる。データ分析を成功させる方法を考える(1)分析者に実行権限も与えたらどうかでは「何が問題なのか?」については経営者側からの要求があるという前提だったが、さらに加えて「何が問題なのか?」も任せることになって経営者のように全体的視野が必要になる。さらに経営課題など重要な内容について共有しなければならない場合もあるだろう。となると、それだけのことができる人材を見つけられるか、というのは大きな課題となる。

また、全面委任してしまうとブラックボックス化するどころか権力になってしまうため、適切な評価や監視が必要になる。内部でのクロスチェックと、定期的に外部によるチェックを推奨する。

■2・分析集中の場合

意思決定サイドから要求を行い、提案ではなく分析結果だけを求めるような場合。情報分析の本来の形ではあるのだが、実際にこの体制を取っているのは寡聞にして聞いたことがない。意思決定サイドが適切に問題設定を行うことと、分析を基に意思決定を行い、実行するという前提条件になるが、これらが弱いからだろう。したがって、この方法はすぐに適当は難しいと思われるが、長期的に考えるならば経験を積むことが望ましい。

■3・コンサル

上記2つはハードルが高いので、情報サイドが「何が問題か」には立ち入らなくても「どのような情報が必要か」については積極的なコミュニケーションを行い、かつアウトプットについても分析結果だけではなく「次にどうするべきか」まで提案を行う、という折衷案が考えられる。実際のところはこの形に落ち着くのがほとんどだろう。

この場合、情報サイドには1.コンサルティング能力と2.分析能力というまったく別のスキルが要求されることになるのだが、1人でカバーするのは出来なくはないにしても難しいため、さらに役割分担するのが良いだろう。前者については最初に必要なのはデータサイエンティストではなくデータ分析プロセスをマネジメントする人を参照のこと。後者はいわゆるデータサイエンティストやデータアナリストである。

■「事前に決めておく」ことが大事

データ分析プロセスがあり、その各フェーズについて誰がどこまでやるかを事前に決める、というだけの話なのだが、みんなが「誰かがやるだろう」と思っているとどこかで必ず躓くことになってしまうし、自分の役割はここまでだからと勝手に決めて他はやらないという態度も取るべきではない。これもまたコミュニケーションの問題である。

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タグ:データ分析プロセス 役割分担


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