非エンジニアもSQL使ったらもっと幸せになれる
オフィスワークで総合職・専門職などの職種を問わずに必須のスキルは今も昔も、Microsoft Excel / Word でしょうか。プレゼンする機会が多いビジネスパーソンなら Microsoft PowerPointもですかね。
実際僕もがっつり使う事は少ないけどExcelは多用するし、ほぼ全ての企業の共通言語なのでそこに異論はないです。
今回は、オフィスワークの必須スキルの中にSQLが浸透していく事になると思うというお話しです。そうなった場合にスキルを獲得している人と、その人が所属する企業もHAPPYになったら良いなと。転職を考える際の人材市場価値も高まるし、企業にとっては競争力も高まるし。特にこれからはどの業態でもサブスクモデルが主流になるので、潰しの効く賞味期限の長－－－－いスキルは今の内に獲得がオススメ！
非エンジニアの方がSQLを利用してどんどん幸せになっています
最初にSQLとは？
簡単に言うと、データを集めた箱（データベース、以下DB）に対して命令を出してデータを取得したり変更したりする言語です。
例えば業態が小売であれば、下記のようなデータが一瞬で計算できます。
- 1日、1月あたりの売上合計
- 商品カテゴリー毎の1日あたりの売上合計
- 商品カテゴリー毎の在庫数
ある程度の企業規模になると、これらはレジやサイトからDBに自動保存されるようになるのが一般的です。SQLは非エンジニアと特に親和性が高いスキルで、どのように利用するのかが一目瞭然かと思います。
一般的には各企業が予め自社用に用意した効果測定画面や顧客管理画面を利用する事で、利用者がSQLをわからなくても利用できるように隠蔽されていますが、裏ではSQLが利用されています。その場合、画面にない機能のデータは表示できませんが、SQLスキルを獲得すると自由に閲覧する事が可能になります。
IT系企業やエンジニアだけのスキルじゃなくなる
「データを蓄積する」という観点で見ると全業態・全職種共通で必須ですよね。今後、全業態でサブスクモデルが台頭することで、カスタマーサクセスポジションの重要性がどんどん増していく事が予想されます。
その結果、今までエンジニアしか触れなかったDBが、個人情報等がマスクされた状態でこーいった職種の方々含む多くの非エンジニアに公開される流れが加速するのは必然で、そこから各種指標を確認してグロース戦略に繋げていきます。サブスクモデルが業態を限らないので、この流れは全業態に波及します。
データの可視化ツールでもっと幸せになる
DBに対してSQLを発行して目的のデータが取れるようになる事が最重要なので、ここからはおまけの話です。
SQLはあくまでもデータの数値などが一覧で出てくるので、人が一目見て理解しやすい状態にはなっていません。そこで、有償無償問わずSQLを発行するとデータを可視化してくれるBIツールというものがあるので、そーいったものを利用するとより人間が理解しやすくなって幸せになれます。無償だと「Re:dash」、有償だと「Tableau」あたりが有名でしょうか。
理想の世界
朝コーヒーを入れて自席に着いて、PCの電源を入れ画面を開くと、そこには「無料会員数」「有料会員数」「解約数」などがグラフィカルな円グラフや棒グラフで既に時系列で並んでいる。画面を再表示すると、今まさにアクションを起した顧客の数がリアルタイムで反映されている。
グロース戦略を練る準備が既に何のストレスもなく整っている。仮説を基に、異なる切り口でデータを分析する為に、顧客のセグメント毎に割合を出すSQLを発行すると新しいグラフが画面に追加される。
営業は売上や担当顧客の状態をグラフで表示している。
ディレクターは最近導入した新サービス機能毎の利用率をグラフで表示している。
カスタマーサクセスは有料会員の推移や解約率をグラフで表示している。
マーケターは流入経路や広告媒体別の有料会員率をグラフで表示している
プロダクトオーナーは導入社数や全社売上をグラフで表示している。
もう、まったく何考えてるのかわからないエンジニアに都度データを出してとペコペコお願いする必要も無いし、機能追加やフォーマット変えてとお願いする必要も無いし、CSVで出力されたリアルタイム性が皆無なデータをExcel上でグラフ表示する必要も無い。
最後に
具体的なDB名などは一切出していませんが、現在所属している企業でどんなDBが使われているか、私達も個人情報マスクされた状態でDBにアクセスする事が可能なのか？詳しい人に聞いてみながら、学習を進めるのも良いかと思います。
またSQLが書けなくても、可視化できるSaaSサービスがあったらそれ使えばいいんじゃん？って声もあるかもしれませんが、一時的にはそれで逃げられても、Web業界で働いているのならSQLの知識がないと困る事しかないです。
またそーいうサービスで可視化出来るのは「年齢」「性別」「住所」など全サービスで共通している部分にしか対応できなかったり、プロダクト固有の観点が抽出できない、痒いところに手が届かない事が多かったりするし、SQLやテーブル構造がわからない状態で有用なデータ抽出ができるとは思えないです。
じゃあ具体的にどう勉強してったら良いの？って思う方もいらっしゃると思うので、その内、非エンジニアの方でも簡単に検証と勉強環境が用意できるような記事も書けたらなあって思っています。