【yenta 日記】 #32 意思決定者のサポーター ＜ビジネスアナリスト 酒澤 和嗣さん＞
酒澤さんとは、麻布十番の BULLS でランチしました。
11:30 開店ですが、11:30 より早く行くとお店は空いていませんでした。あまり早めに行かないほうが良さそうです。
データサイエンティストではなく、ビジネスアナリスト
酒澤さんの経歴を伺っていると一般的にはデータサイエンティストなのかと思っていたのですが、お話している中で、酒澤さんはデータではなく、ビジネスをどのようにデータで表すかを考えていると感じました。
データサイエンティスト自体が本来そういう仕事なんでしょうが、「データをどう分析するのか」ではなく「ビジネスをどうやってデータで表現するのか」という視点の違いのように感じました。
私も思うのですが、データ自体には意味がなく、そこにどんなインサイトをのせるかによって初めてデータがビジネスに活用できるようになる。そんな思いが伝わりました。
意思決定の決断をサポートするためのデータ
意思決定にデータが重要なのは最もなことですが、それはどのような軸で見るかによって変わります。
例えば、相関関係と依存関係（コーラを飲む人がマラリアにかかりやすかったとの過去の調査があったが、これはプルタブを手で触るからで、コーラ自体に原因はなかった）、観点の違い（売上が高いというのは一般的には重要であるが、品質が良くない時期に売上が高いということは長期的にマイナスになるかもしれない。時間軸などによって数値の良し悪しの評価は変る）などにより、実際のデータが意味がない結果として使われることもよくある話です。
つまり、データを見る前にどんな事を見たいのか、どういう観点で見たいのかを決めた上でデータを分析する必要がありますよね。それによって初めて、データは意味のあるものとして生きてくる。と思います。
現場感のあるデータ分析
そんなところから、酒澤さんはデータサイエンティストというよりはビジネスアナリストなんでしょうね。
その活用のためには SQL 以外に Python や Slack 連携なども使うようになったそうです。これからもっと多くのデータ分析と、そのビジネスへの活用をされていくんでしょう。
データ分析などにご相談ある方はご相談されてみるのも良さそうです。