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もはや、理系だから採用する時代は終りました
著者のひとりである三井住友海上火災保険デジタル戦略部の木田浩理氏は言います。
では本書に何が書いてあるかというと、データ分析の担当者に任命された、もしくはデータ分析チームを率いることになったら「どのように考えればいいのか」という方法論です。
その方法論とは、具体的には、
- データ分析を進める上で身に着けるべき「思考法のフレームワーク」
- それを応用した独自の「データ人材育成理論」
となります。
今振り返れば、たくさんの失敗もありました。読者の皆さんも、これから壁にぶつかると思いますが、この本を読んでおけば、これからどんな壁が待ち受けているのか、その壁をどうすれば乗り越えられるのかが分かります。
こんな人にオススメ
- データ分析の要諦を学びたい方
- データサイエンティストを志している方
- データ分析チームを率いている方
本書の構成について
本書は全部で4つのパートから構成されています。
- はじめに
- 経験値を上げる
- 実践５Dフレームワーク
- ５Dフレームワークによるデータ分析人材育成法
５Dフレームワーク
経験に基づき、こうすれば失敗しないという方法論を体系化したものが５Dフレームワークとなります。
５DのDとは、次の５つのステップの頭文字からとられています。
- 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）
パドーステップを料理に例えてみましょう。
STEP
Demand
要求を聞く
STEP
Design
料理を考える
STEP
Data
食材を用意する
STEP
Develop
調理する
STEP
Deploy
料理を提供する
５Dフレームワークの５つのフェーズは、どれか１つでも欠落すると分析プロジェクトが失敗に終わる可能性が高くなります。
Demandステップの手順
STEP
これまでどんな分析をしていたかをヒアリングする
STEP
分析結果を基に何をしたいのかを理解する
STEP
課題の背景を理解するまでヒアリングする
STEP
分析方針を提案＆合意する
STEP
期待値を調整する
Designステップにおける納品物の定義
分析結果の納品物は次のように４つに大別できます。
- 集計
- レポーティング（可視化）
- レポーティング（仮説検証）
- モデリング（予測）
Dataステップの手順
STEP
目的達成に必要なデータを検討
STEP
入手可能なデータを洗い出す
STEP
データの入手依頼
Developステップの手順
STEP
分析の環境を整える
STEP
データチェック
STEP
データの加工・分析
STEP
結果を見せる際のストーリーを作る
STEP
可視化ツールを使ってデータを見せながら議論する
Deployステップにおけるデータ分析のアウトプットの形
大きく分けて次の３つとなります。
- １回限り型
- 定型観察型
- 推薦システム型
１回限り型
毎回見るべき結果が変わる。
定型観察型
決められた指標、フォーマットを随時確認して意思決定を変える。
推薦システム型
予測モデルなどで得られる推定値を基にして意思決定を判断する。
５Dフレームワークを人材育成に応用する
５Ｄフレームワークという方法論は、データ分析人材の育成における指標をあぶりだします。
次のようなポイントから、ステップを踏んで実践的な育成を行っていきましょう。
- Demand
- Design
- Data
- Develop
- Deploy
- 分析組織の目的を定義する
- 分析組織をデザインする
- データを扱う方法を教育する
- データ分析レベルを向上させる
- 分析結果が社内で使われるようにする
すご腕分析者が１人とビジネストランスレーター100人、どちらが会社を変えられるかと言えば、明らかに後者です。
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