データアナリストとプロダクトマネージャーの境界
tl;dr
データアナリストとプロダクトマネージャーの境界って曖昧じゃない？
プロダクトの施策の一連の流れで、両ロールの職務領域は重複している部分がある
企業の組織状況やプロダクトの性質に応じて、決定されているであろう
つまり、結構当たり前のことしか書いていない
経緯
社会人になってから数年、一貫してデータ分析の業務経験を積んできたことも有り、有り難いことにデータ系ポジションのスカウトもちょこちょこ頂く。
私は現職でデータアナリストとして勤めていることもあり、スカウトは基本的にデータアナリストやデータサイエンティストが多く、たまにデータエンジニア系といった感じだったが、最近はプロダクトマネージャーもよく見かけるようになった。（特に集計したわけでもないので感覚値ではあるが）
本当に企業によって様々で、ポジションとしてプロダクトマネージャーのみを置いているパターン、データアナリストのみを置いているパターン、両方置いているパターン、それぞれ存在する。
それぞれパターンや同パターンでも、両ポジションの職務領域を見比べてみると、その境界が曖昧だと感じたため、自分なりに軽く考察してみた。
プロダクトの施策までのプロセスと各ポジションの役割
プロダクトに対する施策までの一連の流れをまとめると以下のようになる。
プロダクト戦略の設定
プロダクトに対する課題分析
施策の立案
施策の実行
効果測定
各工程を、データアナリストとプロダクトマネージャーのどちらが担当するかを考えると、どちらが担当しても違和感のない工程が多い。
つまり、一連の流れでの中で、どちらのポジションのメンバーが担当しても違和感のない工程が多いということだ。
主観で言うと、プロダクトマネージャーはより実行に責任を持つ立ち位置で施策の立案や実行をより多く担当しているイメージが有り、一方データアナリストはより深い分析に責任を持つ立ち位置で効果測定に注力しているイメージが有る。ただ、これは本当にケースバイケースで、実際のそうでない例外的なケースも多く存在する。
今回の一連のイメージはあくまで一般的な例であるため、プロダクトの性質や戦略に応じて、エンジニアリングやマーケティングに関してといった他領域のスキルが必要になることもある。そういった場合には、この境界がどちらかにズレることもあるだろうが、あくまで普遍的なスキルの範疇だと境界が曖昧なように見える。
パターン別とその狙い
どの部分により注力するのか、そのバランスによって、この分担を企業により色々な分け方にしていると感じている。
よく見るケースについて、それによって生じるであろうメリットをまとめてみた。
全て1ポジションで行うタイプ
一気通貫で施策を担うことができるので、フロー効率が上がる
プロダクト戦略から施策の立案まで行うタイプ
実行や効果測定をPMやデータアナリストに任せることで、より戦略レイヤーに注力することができる
課題分析や効果測定を行うタイプ
必要な定量分析に注力することで、多様なニーズに対して貢献できる
効果測定にのみ注力するタイプ
組織の効果測定に従事することで、よりスケールする組織機能を提供できる