「最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか」を読んでみました。
社内でデータサイエンティストをしている人にはおススメできる書籍です。
大阪ガスのデータ分析組織は成果を出していることで評判ですが、
組織が評価されるまでの道のり（なんと18年間！）と、データ分析者に必要なメンタリティがわかります。
「最強のデータ分析組織」を読んだ方が良い人
まず、社内でデータ分析を仕事にしている人は読んだ方が良いです。
また、データサイエンティストを志している人も読んだ方が良いでしょう。
「最強のデータ分析組織」を読むと、データ分析で結果を出すためのメンタリティがわかります。
データ分析者は、データを分析することだけが仕事ではありません。
業務の課題を見極め、課題を解決するためにデータを分析し、分析した結果を業務プロセスに落とし込むところまでを仕事にしています。
「データ分析を仕事にしている、データサイエンティストをしている」
という考えだと、高度なデータ分析手法に目が行きがちですが、データ分析した結果を業務に反映し会社の利益に貢献しないと成果になりません。
データ分析で結果を出すためには、
「会社の利益に貢献するためにデータ分析を通して業務を改善する」
というメンタリティが必要です。
※業務改善を目的にする場合と、新製品開発などを目的にする場合で必要なメンタリティは違ってきます。
新製品開発を目的にする場合はさらにハードルが高いそうです。。。
データ分析組織のありがちな失敗例
私も社内でデータサイエンティストを名乗り仕事をしています。
なので、「最強のデータ分析組織」に書かれている内容にすごく共感でき、読んでいて耳が痛かったです（笑）。
ここでは、私の経験した失敗例をいくつか紹介します。
社内システム開発の依頼しか来ない
事務系職場の業務プロセスを改善しようと、データ分析で何かできることはないか社内営業に回るのですが、データ分析以前に業務プロセスのシステム化が上手くいっていないケースがあります。
例えば、
「週の決まった日時に、このフォルダ内の特定条件に合致するファイルを圧縮し別フォルダに移す」
といった定常業務がありました。
ファイルの数が少なければ問題ありませんが、ファイル数が数百件あり手作業での対応が辛いと泣きつかれました。
驚くかもしれませんが、このような業務を手作業で行う職場はたくさんあります。
特に事務系の職場だと、プログラムを書けない、かつ情報システム部門に頼むほど大規模なシステムではない、という理由で放置されている状態です。
データ分析の要素は何もなく、依頼を断ろうとしたのですが、管理職を通して業務命令となり引き受けることになりました。
このような業務をデータ分析者が行っていると時間がいくらあっても足りませんが、一歩ずつ前進して信頼を勝ち取っていかなければなりません。
データを集めるだけで終わってしまう
「このデータは何かに使えるかもしれない」
という理由で、データをとりあえず集めて保存するシステム開発をデータ分析者が担当する場合があります。
私は製造業に勤めており、生産に関するデータなど確かに使えるかもしれないと思ったりします。
しかし、データ分析はあくまで業務課題を解決するためのツールであり、データを集めただけでは何も生まれません。
もちろん、実際に業務課題が発生した時にデータがないと何もできないので、データを集められる仕組みを作っておくことは重要です。
しかし、データを集める仕組みを作っただけではデータ分析者には何の成果にもなりません。
データ分析組織がどこから担当するかの線引きは難しいのですが、「データ分析をすることで成果を出せる」という見通しが立たないケースまで担当してしまうと、ただの便利屋になってしまいます。
まとめ
「最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか」を読んだ感想を記しました。
私がいるデータ分析組織は大阪ガスのデータ分析組織には程遠いですが、少しでも近づけるように精進していきます。
以上！！
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