データ分析に必要な本当のスキル
このブログでは、データアナリストがどのようにデータを活用してビジネスの成長を促進するかについて詳しく解説します。単に優れたコードを書くことだけが一流のデータアナリストの条件ではないという視点から、業界知識、コミュニケーション能力、独自の洞察力が重要です。このようなソフトスキルの向上がデータ分析の成功にどのように貢献するかを、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。
データ活用とビジネスの成長
多くの人が「ビジネスアナリスト」や「データアナリスト」のキャリアを目指し、データの力でビジネスを成長させたいと考えています。しかし、「優れたコードを書くだけで一流のデータアナリストになれる」という考えは誤りです。データアナリストの役割は、具体的なビジネス成果を測定可能な形で示すことです。
問題の特定、データの解析、そしてその結果をステークホルダーにわかりやすく伝える能力は、先進的な技術や高度な手法を使うことと同じくらい重要です。
ピカソが言ったように、「コンピュータは答えだけを出す。」データアナリストの役割は、「この施策の反応率は1%」と言うだけではなく、「反応率が1%である理由は、顧客の多くが競合他社に取引を移しているためで、その原因はアフターサービスやデザインの問題、過度なメールプロモーションへの疲れである」と具体的な洞察を提供することです。
このように結果を伝える能力、いわゆる「ソフトスキル」は、データアナリストにとって欠かせない要素です。
業界知識の重要性
データアナリストにとって最も重要な要素は、業界に対する深い洞察と理解です。私自身、顧客分析から人事、財務、貸倒れ、シリコンウェハーの故障分析など、様々な領域での分析を担当してきました。これらの経験を通じて得た知識や洞察は、異なる業界や業務にも適用可能であり、クライアントの問題やニーズの本質を見極めるのに役立ちます。
業界や業種の特性を知ることで、どのようなデータが生成され、それを最も効果的に使用する方法が明確になります。全体像を把握することで、プロジェクトの進行速度が向上し、再作業の回数も減少します。
「財務専門家」としてのデータサイエンティスト、あるいは「物流専門家」、「MarTech/AdTechのエキスパート」、または「ネットワーク解析のプロ」としてのデータサイエンティストは、どれだけ存在するのでしょうか？
多くのデータアナリストは、特定の業務からキャリアをスタートし、その過程でデータ分析スキルを習得していることでしょう。業種や業界の深い知識を持たない限り、データアナリストが真に「優れた」ものになることは難しいかもしれません。
コミュニケーション・協業・協働
小さな組織では、データアナリストが自由にデータを扱える権限を持つことはほとんどありません。そのため、さまざまな部門の人々と協力する必要があります。
専門用語を使って正確に説明しても、相手に伝わらないことが多いです。相手に合わせてデータ分析の結果を言い換えたり、説明の仕方を変える必要があります。
「これはあなたにとって重要です」と伝えるプレゼンテーション能力が求められます。複雑な分析結果を形を変えて説明できるコミュニケーション能力や表現力が重要です。技術的な話は抽象化し、ビジネス上の重要なポイントだけを伝えましょう。
会議の時間を埋めるために作業内容の資料をたくさん用意するのはお勧めできません。会議時間は納品物ではないことを意識しましょう。
分析における好奇心と独自の洞察
データ分析には「情熱」「気づき」「好奇心」「独自の視点」が重要です。
単なる分析結果を読むだけでなく、多角的な視点から新しい発見を追求することが質を向上させます。特に個別のケースを探るSNSアナリティクスでは、問題探求の姿勢や好奇心が不可欠です。手順通りの作業では真の価値は生まれません。
「なぜこの現象が起こったのか？」などの疑問を持ち、「顧客の特性か？」「システムの制約か？」といった様々な角度から解釈を試みることが必要です。このアプローチは、機械学習の予測作業だけでなく、探索型データ分析（EDA）にも適用されます。
結果を単なる表やグラフとして提示し、「こうです」と伝えるだけでは、技術の進化によって役割が変わる可能性があります。
分析業務と期待のマネジメント
デ分析者は、相手が社内で円滑にコミュニケーションできるようサポートする姿勢が重要です。そのため、結果の提示や説明の工夫が求められます。
分析プロジェクトでは、開始前に可能性や制約を明確にすることが重要です。未知の要素が多いとプロジェクトが保守的になり、コストが増大するリスクがあります。「データ活用プロジェクトはシステム開発とは異なる」という認識が必要です。
最終的には、期待と現実のバランスを取ることが重要です。不確実性を考慮し、他の事例や経験を基に適切な期待を設定します。結果を確認しながら進行することも選択肢の一つです。
データ活用の鍵: ソフトスキルの充実
データ分析を効果的に活用するためには、ソフトスキルの向上が不可欠です。技術的スキルは学習や研修で習得できますが、ソフトスキルは実践的な経験が必要です。データアナリストを目指す人は、SQL、Python、Tableau、Excel、HEARTCOUNT、統計学や機械学習の知識を学ぶ際、その理由や目的を深く理解することが成功の鍵です。
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