いよいよデータ集計、業務をPythonで時短していく前にやること[地味な棚卸]

いよいよデータ集計！

「業務の現場でPythonをスモールスタートし、社内で立場を作ろう！」「せっかくPythonを勉強したし時短でビジネスに貢献するぞ！」と思っても、突然「Pythonが…」「自分のPCで簡単にAIが…」と言ってしまうと不信感が生まれてしまうことも？
Python関連業務をはじめて作る前に確認すべきと思ったことを地味に棚卸します。自分なりの条項です。

データの背景理解

勤め先の企業は、理念は何で、何を世の中に提供して収入を得ているか、社内の誰が重要人物で、何をKPI、KGIとしているかを理解する必要があります。

自分のKPIだけではなくて、その人のKPI達成をサポートするためにデータを提供するのが本来だからです。

もちろん、自分のKPIも大事です。

調整状況の理解

仕事がある、ということが調整されていることを理解する必要があります。

データはどんどん生まれます。レポートはいくらでも出せます。でも、レポート仕事が定義されていないと、せっかく作ったレポートが仕事として社内で認知されない（評価上昇→お金になる、という流れが起きない）ということが起きてしまうからです。

部署内の公式の話し合いになっているか、部署を超える場合は部署同士の話し合いになっていて、管理職同士の合意がとられているかを確認します。

時期が変わっていることの理解

状況や仕事はどんどん変わるので、少なくとも四半期ごとに何がどう変わったかを理解しなおすようにしています。

会社のトップが「すごく変わった」ということを強調しているときも、確認してみましょう。トップの発言に反して自分の仕事が変わらない可能性はあるし、もちろん、逆もあります。

最初のレポート作り・レポート試作

誰が何をしようとしているか？
データのレポートでサポートすべきことは何か？
その人が真っ先に知りたいことは何か？
これを踏まえて最初のレポートを提案します。

だいたい、収入に結びつくことが大事なことになることが多いです。

集計とレポート作成はできても、提案書を作って提案までは通ったことないなーという場合は、社内で助けてくれる人を探してみましょう。（営業やコンサルタントの経験がある人や、マネージャーなどにシンプルな私案をみてもらうなど。）

運用のために最初に最低おさえること

初回に次の作業を確定してメモする必要があります。
１ログインをして間違いない条件でCSVを出力する作業
２出力したCSVから必要な個所を取り出す作業
3加工してレポートにする作業

運用のために更におさえておくといいこと

更に確実性の向上のために。
1'間違いやすい箇所のチェック。
　目視、手作業で行う箇所で最も起きやすいです。
2'メモを手順書にする
　ほかの人がみてもわかる手順書になっているとなおよいです。
　手順書にありがちな文面を覚えておいて、メモ書きのときに適用できると早い。理想です。
3'かかる作業時間を測る
　次回からの予定がたてやすくなります
4'この大変さについて上司に伝えて理解してもらう。
　当初の大変さに対して、それを楽にする作業手順を探っていくこと(ここでPython登場)がやりやすくなります。