レポーティングファクトリーという言葉を世の中に広めたい

はじめに

レポーティングファクトリーという言葉を生み出したのは(Twitter改めX上では)私らしいです。

日本でデータ人材の地位向上を図るためには、末端のメンバーレベルに可視化を提供してもただのレポーティングファクトリーに陥るだけなので、意思決定者やPMレベルと協働したほうがよい。

これは本業でも、複業的にお手伝いさせていただいている企業さんにも言えるので、割と確度は高いと思います。

— Kazuya Araki (@kazuya_araki_jp) August 29, 2019

ということで、説明責任があると判断し、今回筆をとりました。

レポーティングファクトリーとは？

和製英語です。
ただひたすらレポーティングしている状態、あるいはその人を示した言葉です。
あたかも工場で労働している労働者の姿を重ね合わせて命名しています。

もう少し具体化してみます。

ある組織、企業のデータ分析、Business Intelligenceを担うデータ人材が、成果物を本人以外の人材に不当に搾取され続けている状態、またはその状態に陥っている人。

データは欲しいが自らデータを集計したり可視化できない人が、データ人材にアウトソーシングしている状態。

BIツールを扱えるスキルを持つ人が、スキルを持たない人の命令で定型レポート、ダッシュボード作成を強いられている状態。

以上、3つについて解説します。

issue: データ人材の成果と実績は奪われ続けている

ある組織、企業のデータ分析、Business Intelligenceを担うデータ人材が、成果物を本人以外の人材に不当に搾取され続けている状態、またはその状態に陥っている人。

データ人材はクリエイターと、少なくとも私は認識しているので、他のクリエイターと同じように成果物によって評価される世界です。
そして、他のクリエイターと同様、成果物の搾取が横行しています。
以下は漫画やアニメの事例です。

佐藤秀峰氏が報じる講談社の搾取｜MyNewsJapan

「日本のアニメ業界はブラックどころではない、奴隷制度だ」という話

【庵野監督・特別寄稿】『エヴァ』の名を悪用したガイナックスと報道に強く憤る理由

このように、漫画やアニメに携わるクリエイターからは近年、SNS軽油の告発を中心に声が上がっている一方、データ人材からはあまり聞かれません。

なぜ、レポーティングファクトリーは声を上げないのでしょうか？
その原因は、企業勤めのデータ人材の成果物は世に出ない(出せない)ものであるのが最大の理由です。
データの特性上、個人情報、営業秘密といった性質を持つデータを公にすることは、プライバシーの侵害や企業の利益を損なうリスクにつながるので、基本的には公開はしません。
そのため、データ人材の成果物はごく一部の関係者にのみ、開示されます。

この特性を悪用して、データ人材が苦労して生み出した成果物を奪う輩がいます。
大抵、パワーバランスが成立している関係で、権力を持つ上の立場の人間から下の立場の人間に対して行われます。
そして、奪う側の人間は、奪い取ったデータ成果物を自分の手柄とするケース。まさしく、いともたやすく行われるえげつない行為。

この状況にデータ人材は気づいています。
しかし、声はあげられません。
というよりも、リスクが大きすぎて、何も話せないのが現実です。

issue: データリテラシーが向上しない

データは欲しいが自らデータを集計したり可視化できない人が、データ人材にアウトソーシングしている状態。

立場が同列か、近しい間柄で発生する事象です。
一見すると、各々の得意分野で分業しているように見えますが、この関係が続くと、アウトソーサー(委託する者、組織、企業)のデータリテラシーは向上しません。
SIerのように特別なスキルや必要な場合や、士業などの国家資格が必要な場合のアウトソーシングは合理的ですが、データ人材のアウトソーシングは委託先のデータリテラシーを緩やかに衰退させる行為であると私は考えています。
そして、その衰退の危機感は、企業 < 組織 < 個人、の順に大きくなっていきます。

issue: データ人材のクリエイティビティがない

BIツールを扱えるスキルを持つ人が、スキルを持たない人の命令で定型レポート、ダッシュボード作成を強いられている状態。

データ人材はクリエイターである、と先に述べましたが、依頼主の希望に沿ったアウトプットも要求されます。
クリエイターとしての自由度、クリエイティビティを担保しつつ、顧客が本当に欲しいものを叶えてあげる。本来のクリエイターとしてあるべき姿であると私は考えています。

現実はそう甘くはなく、制約しかない環境の中、短納期で、最大限のアウトプットを要求されることが多いのは事実です。
この点はデータ人材たちが発信していかないといけない点で、他の2つと比べると最も難しいissueかもしれません。

まとめ

レポーティングファクトリーはデータ人材に密接に関わる重要なテーマとして今後も取り上げていこうと考えています。
個人的には、レポーティングファクトリーはデータに携わるものとしての教訓 = アンチパターンとして、特に経営層に向けて布教できればと思っています。

ちなみに、僕自身はレポーティングファクトリーとなるとは是としないおじさんです。
他人に指示されて作るグラフよりも、指示されたグラフよりもインサイトを得る表現がしたいですし、なによりも意思決定者が意思決定できないレポーティングは無価値だと思うからです。 https://t.co/Pq98Kp2A9y

— Kazuya Araki (@kazuya_araki_jp) August 29, 2019

(データファクトリーという言葉も思いついてしまったので、そのうち)

レポーティングファクトリーもアンチパターンだけど、データファクトリーもアンチパターンだなと。

— Kazuya Araki (@kazuya_araki_jp) October 1, 2019