日経をよりよくするのは、（当然だけど）中の人の役目なんだと気付かされた夜

こんにちは。われわれ次日経チームは、noteさんとの共同事業「Nサロン」を運営するチームの横に席を置いています。その縁もあり、先日開催された「Nサロン集中講座・データサイエンス入門講座」に参加しました。

講師は堅田洋資さん
株式会社データミックス代表取締役社長・データサイエンティスト

分析プロジェクトへのみちのり

分析したいことを明確にする
　・カスタマージャーニーを書く
　・ジャーニーからKPIツリーを書く
　・打ち手を整理する
必要なインプットを揃える（データを集める）
分析技術を理解する
分析組織を作る

分析したいなら分析課題を明確にせよ、というのが堅田さんのメッセージでした。

いきなり打ち手出し（how）には進まず、まずは現象整理（カスタマージャニー）から。

それから現象の分解（KPIツリー）へ。

KPIまでみつかったらやっと打ち手（how）を検討する。

課題出しは外注できない

堅田さんはいろんな企業のデータコンサルを受けていらっしゃるそうですが、分析プロジェクト成功のカギは、業務に精通した人物＝すなわち社員（中の人）が、お客様を、業務を、具体的なシーンとして思い浮かべられるかどうかにあると説きます。

マストハブな存在「ビジネストランスレーター」

堅田さんがおっしゃっていたことでもう一つ印象的だったのが、今後企業において必要になる存在として「ビジネストランスレーター（翻訳家）」を挙げていたことです。

マッキンゼーさんも注目し、その役割を定義しているそうです。

Analytics translator: The new must-have role

マッキンゼーが定義する「Analytics translator」の要件
・Domain knowledge（自社の事業への深い理解）
・General technical fluency（テクノロジー理解）
・Project-management skills（工程管理力）
・An entrepreneurial spirit（起業家精神）

データ分析だけじゃない

イベントのテーマはデータ活用・データ分析でしたが、これってどんな取り組みにでも適用されるものだと感じました。
自社の課題を振り返り、それを因数分解し、もっともインパクトの大きい施策に取り組んでいく。

マッキンゼーさんのいう「Analytics translator」ほどのスーパーな人材になれるか不安ですが、意欲は高く持ち、引き続き日経の脱シーラカンス、イメチェンに取り組んでいこうと決意を強くした所存です！

データ分析に興味がある人はこちら

最後に宣伝ですが、わたくしが参加したデータ道場本編は、絶賛参加者募集中だそうです。ご興味ある方はぜひ！