(人生録vol.4) BIチームで学んだこと
はじめに
こんにちは！記事を開いていただきありがとうございます！
こーたです！
前回の記事から2ヶ月が経ってしましました。。。
こちらの記事は前回の続きで、大学3年 1月 ~ 大学4年 5月まで の内容となっています！
前回の記事もあわせて読んでくださると光栄です！！
〜前回の記事〜
大学3年1月 BIチーム発足
新たなインターン生3名でのBIキャッチアップ
年が明け、この月から新たにインターン生3名でBIを使ったプロジェクトにアサインされました。
そもそもBIとは何か？という方には簡単に説明されているサイトがございますので、ご参考までにどうぞ！
さて、このn社では自社開発のBtoB向けアプリを提供しており、そのアプリ内で自動取得したデータをBIと連携をして、アプリ上でBIダッシュボードを表示するということをしていました。
新たなBIチームでは、主にこのダッシュボードのブラッシュアップや、顧客の要望・我々のアイデアに応じて新規作成をすると言った業務をすることとなりました。
そのために、BIについての勉強と利用背景の理解、そして実際にテストデータを使ったダッシュボード構築をまず最初の2週間程度で行いました。
既存BIのブラッシュアップ
その後、既存のダッシュボードのブラッシュアップ業務に移ります。
やった事としては、ダッシュボードの見た目の個社対応でした。
これは要望と言うよりかは、ダッシュボードを見た瞬間に、個社で差別化した方が特別感が生まれて良いのでは？という個人的なアイデアからでした。
なお、結果としてこのアイデアは、契約形態での対応事項にすることとなりました。
レビュー、レビュー、レビュー
そしてこのアイデアは、実は何度もアイデアベースでダッシュボードを作ってはレビューをして、ようやく採用されたものの1つでした。
前回の記事を読んでいただけた方はわかると思うのですが、実は入社2ヶ月の間に「レビュースピード」と「レビュー回数」のことで社長からﾁｮｯﾄだけ詰められた経験がありました。
その際、
「若い頃は80%や90%のものを時間をかけて作ってレビューを貰うより、50%程度のものを短期間でレビューを貰って言った方が成長が早い。」
「どうせ最初の頃の80%や90%なんか、ビジネスを長くやってる人間からしたら大したことないから。だから、詰められることを恐れずにどんどんレビューしていこう。」
と言われたことがものすごく心に響き、今回のBIチームではそれを実践した形でした。
なので、結果として何度もレビューをして詰められはしましたが、その分実務レベルに到達するのは早かったと実感しています。
ダッシュボード設定方法のナレッジ蓄積・マニュアル化
BIはデータ可視化の他にもデータ加工の自動化やデータ取得の自動化が可能です。（それを使って可視化しているので当たり前）
しかしこの辺りまで踏み込むと、計算式の構築や、API取得などやることが複雑になってくるため、我々インターン生チームも色んなサイトや参考書を買って、詰まっては調べてを繰り返して業務にあたっていました。
なにせ社内で聞けるメンバーが数名しかおらず、マニュアルやナレッジが溜まっていない上に、そのメンバーも現在は他業務で手一杯だったため、このように独学に近い形でブラッシュアップを行っていました。
そこで、ダッシュボードの設定方法を入ってすぐのインターン生でも分かるように社内でマニュアルを作成していこうということになりました。
また、ダッシュボードブラッシュアップにおいて、どんな点で詰まったのか？また、現在のダッシュボードはどのような計算式を用いて可視化が行われているのか？などを社内にナレッジとして溜めていくことにしました。
マニュアル作成・ナレッジを貯めるようになり
このようにマニュアルを作成したら、ナレッジを貯めるようになってから、段々自分の中でBIの扱い方が身についてくる実感が得られるようになりました。
これは、ある程度BIを触るようになってから時間が経ったというのも要因の一つとしてあるとは思いますが、個人的には、分からなかったことを学んで、覚えたらそれをアウトプットするという行為を、マニュアル作成やナレッジ蓄積の中で無意識にできていたことが大きな要因なのではないかなと感じています。
BIを使ったデータ分析を経験して・・・。
さて、ここまでBIインターンチームとして働いてきたことを書いてきましたが、このデータ分析をして気づいたことがあります。それは、
・誰でも簡単にデータ分析をする基盤を作成することができる
ということです！
・・・当たり前っちゃ当たり前ですね。誰でもデータを見て示唆を得られるように設計されたのがBIなんですから。
しかし、それを前提に置いたとしても、データ分析はある程度統計学を学んできた人や数学に触れてきた人などが、必死に手を動かして得られた示唆をわかりやすく伝える、いわばコンサルの延長線というのが、インターンを始める前のデータ分析に関するイメージでした。
それが、データ分析基盤構築さえしてしまえば、データにあまり触ったことのない人でも示唆が得られるというBIの魅力に気づくことができました。
しかし、同時にn社でのインターンを通じてこんなことも思っていました。
それは、
・自分の想像したDSとのギャップに気づいた
私は、先ほども言ったように
「RやPythonを使ってデータ分析をして、そこから示唆を得てデータ分析依頼者にプレゼンをして意思決定の補助を行う！」
「データを使って予測モデルを構築する！」
「レコメンド機能のようなAIを作って納品する！」
というのが自分の想像したDS職でした。
なので、BIの素晴らしさに気づくと同時に、「これは俺が本当にやりたい仕事なのか？」ということも考えるようになりました。
そこで、改めてPythonやSQLを使った「私が想像するようなDSチーム」でのデータ分析業務を経験したくなり、プログラミング言語でデータ分析をする新たなインターンを始めることを決意しました。
長くなりましたが、ここまでで「BIチームで学んだこと編」を終わりにしようかと思います。
顧客対応など学んだことはもっとありますが、ちょっと上手くまとめられずそこまでは書ききれませんでした。。。（精進していきます。）
次回は、「新たなDS長期インターン編」を書きたいと思います！
ここまで読んでいただきありがとうございました！
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2024/11/22
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