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【書評】これからのデータサイエンティストに必要なのは分析力ではなく実行力！
データサイエンス分析はビジネスに貢献できてはじめて結果となる
日経情報ストラテジーが選ぶ第1回データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞した河本薫氏が考える分析屋にとって本当に必要な事がまとめられている。
昨今、「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」など「データ」がもてはやされていて、分析できる人がさまざまな業界で引く手あまたです。実際、私にも「データ分析ができる人を紹介してほしい」という話が何度か来ています。
しかし、分析屋に求められるものは、SASが使える、テキストマイニングができるといった手法ではなく、
ビジネスにどれだけ貢献できるか？
という事です。ブレイクダウンすると、この3つをできる人が分析のプロフェッショナルだと説いています。
1．ビジネス課題を見つける
2．分析問題を解く
3．数値解を使わせる
ビジネス担当者に結果を正しく使ってもらい、業績等をアップさせる事がゴールなので、そのためには数字をこねくり回す事よりも、視野を狭めず問題を正しくとらえて、シンプルな回答を出し、担当者と円滑に進められるコミュニケーションスキルの方が重要だといいます。
分析そのものはコンテストやアウトソースで他の方でもできてしまいます。その点、それを理解してしっかりとビジネスに生かせるスキルがなければ、分析結果も紙屑と同じです。
本書では最後に、分析プロフェッショナル（＝専門力を有し、それを報酬に繋げられる人）とスペシャリスト（＝専門力を有する人）は違うとし、分析プロフェッショナルになるには以下の3つが必要だと書いています。
・論理的思考力
・右脳的思考力
・感受性
データの意味を理解して、動かす側になれ！
本書では、分析担当者には以下の2種類に分かれると書かれています。
・バックオフィス分析者
（1．ビジネス課題を見つける、2．分析問題を解く）
・フォワード分析者
（2．分析問題を解く、3．数値解を使わせる）
私はWebアクセス解析やCRMなどは経験がありますので、そこそこの分析者だと自負していますが、これまでの私を振り返ると圧倒的にバックオフィス分析者でフォワードの要素が足りないと感じました。
そのようなバックオフィス的な私がこれまでやってこれたのでしょうか？
これまで働いてきたWebコンサル会社やダイレクトマーケティング会社を振り返ると、「1．ビジネス課題を見つける」、「2．分析問題を解く」は私の方が優れていても、「3．数値解を使わせる」については他の社員が圧倒的に優れていました。
かつていたWebコンサル会社、毎年利益は増やしていますし、今でも評判も上がっています。
その会社の特徴はコンサルと言いながらも、自分達で運用したり運用していなくても進捗管理は行って、クライアントの問題を自分たちで解決しようと踏み込んでいます。
そこまでクライアントに入っていくコンサル会社はほとんど見たことがありません。
その反面、データ分析会社も何社か知っていますが、どちらかというと下請け的な立場だったり、分析だけ行って結果に関しては全く関与しないケースが多いです。
両社を比較すると、バックオフィス的要素や分析手法はデータ分析会社が優れていますが、フォワード的要素は私が働いていた会社の方が優れていると思います。
今はツールやシステムで先を行っていますが、そのうちその差も縮まっていき、いずれは「3．数値解を使わせる」という実行力が重要になってくると思われます。
ですが、フォワード分析者ばかりが重要ではなく、バックオフィス分析者もビジネス課題を正しく理解する人は生き残れるのではないでしょうか？
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