"データ見える化おじさん"と呼ばれるまでにやった3つのこと
導入
この記事では、データアナリストとは程遠い存在だった私が、社内のメンバーからデータ見える化おじさんと呼ばれるまでに行ったことを紹介しています。
なぜ記事を書こうと思ったのか？
理由は3つあります。
1. 自分が今まで行ってきたことを記録として残しておきたいから
2. これからデータドリブンな組織を作っていきたいと思っている人(もしくは会社)の助けになりたいから
3. 先人のデータアナリストの方たちに、自分の行動を見てもらいリアクションをしてもらいたいから
特に2つ目の理由が大きいです。
世の中には
「データアナリストになりたいけれど、何から手を付ければいいのだろう…」
「データドリブンの重要性は理解しているが、どんな仕組みを作ればいいかわからない…」
といった悩みを持った人(もしくは会社)が存在していると思っています。
実際、私もその一人でした。
そんな私が悩みを解決するために行った第一歩を明文化することで、その不安を解消する手助けになればと思い今回記事を書くことにしました。
自分自身まだ手探り状態ではありますが、何か一つでも参考になれば幸いです。
やったことその1 「宣言」
弊社にはデータアナリストと呼ばれる人材は存在しません。つまり、データアナリストと呼ばれる人が何をしてどう自分に対してメリットを生んでくれるのか、ということを誰も理解していない状態です。
なので、まずは自分が目指したい姿とそこに向けて何をしていきたいかを、啓蒙活動の如く「宣言」していきました。
例えば、
「自分はデータドリブンな組織を作っていきたい」
「自社のデータを全員が平等に見れる状態にしたい」
「意思決定の精度とスピードを向上させたい」
といった具合です。
リソースが無限にあれば、とにかくPDCAを回しまくるで問題はないと思います。
しかし、工数やお金は有限です。
だからこそ、勘や経験則よりも精度の高い意思決定を下せるように、データドリブンな組織を作りたい、と上司やメンバーに「宣言」をしました。
これにより、少しずつデータアナリストと呼ばれる人材が、自分にどんなメリットをもたらしてくれるのかが広まっていきました。
やったことその2 「BIツールの導入と運用」
データアナリスト及びデータドリブンな組織についての理解が徐々に広まっていったものの、肝心のデータが見えない状態ではメリットを感じてもらえません。
なので次は「BIツールの導入と運用」を行い、データの見える化に着手し始めました。
(なお余談ですが、最近データ分析関連の記事でよく見るメルカリのBIチームも、まずはデータの見えるようにし意思決定力を高めることを第一ミッションに置いていました。)
弊社ではMetabaseと呼ばれるOSSのBIツールを導入及び運用しています。
本記事では技術的なことの言及は控えますが、いきなりTableauやLookerといった有償のBIツールを導入する必要はないと感じています。
重要なのは機能ではなく運用に乗せることです。運用に乗せていく中で、どうしても解決できない問題に直面したときに初めて有償のものを検討するでも遅くないと私は思います。
BIツールの導入により、3つのメリットが生まれました。
1. 誰でも平等に社内のデータを見えるようになった
2. データをExcelファイルで管理しなくて済むようになった
3. ビジュアライゼーションにかける時間が削減された
特に1つ目のメリットは大きく、部署・チーム・プロジェクトなど様々な単位のダッシュボードを作り、KGI/KPIの見える化を行うことで、各々がデータをもとに課題や原因を考える、つまりデータドリブンな状態を作り上げることができました。
ただし、問題も1つ発生しました。
それは「遠慮」です。
端から見たら専門的なことをやっているように見えたのか、ちょっとした相談や依頼が来なくなってしまいました。
一人で行っていることもあり、優先順位を付けてリターンの大きいものから見える化しています。
ただリターンの大小以上に、データドリブンな状態を維持もしくは向上させることの方が重要だと考えていました。
「もっとカジュアルにフランクに相談や依頼をしてもらうにはどうしたらいいのか…」
そう考えている時、ふと上司との会話を思い出し、3つ目の行動に移すことにしました。
やったことその3 「ブランディング」
当時、上司との面談で「データ見える化おじさん」というワードがポッと出てきました。その時はネーミングに対してただ笑っていましたが、このネーミングが今発生している「遠慮」という問題を解決する糸口になるのではないか、と考えました。
ちょうど同時期に社内でアドベントカレンダーのイベントを開催しており、自分のことを「データ見える化おじさん」と称して、データ分析に関する記事を書きました。
これがいい感じにブランディングに繋がり、一部のメンバーから「データ見える化おじさん」「見えおじ」と呼ばれるようになり、同時に、以前遠慮していた人たちからも相談や依頼が来るようになりました。
また、内容も具体的なものから抽象的なものまで様々あり、複雑なデータの見える化もあれば、KGI/KPIの設計などもありました。
まとめ
以上の3つを経て、私はデータ見える化おじさんと呼ばれるようになり、会社に対してデータアナリストの必要性を説いていきました。
ただ、正直まだ十分な理解は得られていないと感じています。
会社がお金をかけて人を当てるには、明確なメリットが見えていないといけません。
今はデータドリブンな状態の第一歩を踏み出すきっかけを作ったに過ぎないため、次は目に見える成果を残す必要があります。
ここから先、どれぐらいの時間を要するかはわかりませんが、次のフェーズに進めた時、また記事を書きたいと思います。
ここまで読んでくださりありがとうございました。
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https://twitter.com/k_data_analyst
※ちなみに私は27歳です。
※同じ部署のExcelが好きな26歳の女性は、Excelおばさんと呼ばれるトバッチリを受けていました笑