データアナリストは必要か?という自問自答

こんにちは、タクロウ(@takuro_109)です!

データアナリストって本当に必要なんだっけ?

という問いが、自分の中に生まれました。考えて自分なりに答えを出して次のステップに進めそうなので、考えの整理のため、経緯をまとめておきます。同じような疑問を持った人の参考になれればと思います。

データドリブンではなくイシュードリブン

新規サービス初期のデータアナリストをしています。前に分析担当していたサービスで、サービスをよくしたいという想いでデータ以外のことばかり考えている時期がありました。

データでできることは、サービスコンセプト・戦略・戦術などがあって、その仮説をデータで検証しながら、改善していく(成功確率を上げていく)ことであって、正直、直感的に(周囲にヒアリングするなりで)仮説がイケてなければ、データ分析してもしょうがないと思っています。「データドリブン」ではなく「イシュードリブン」。

無駄なデータ分析はしたくないので、上流を変えるために、仕事を辞める覚悟ぐらいはもって動いていたら、コンフリクトを起こしてしまい、他サービス担当に変更になりました。想い先行で、冷静さに欠けていたと反省しています。

ただ、その想いを原動力として、個人的にLINE Bot自作したり、プロコーチ目指したり、心理学検定1級取得したり、50人以上の学生さんの就活相談にのったり、キャリア理論を学び自分のキャリア観をブログにまとめたり(noteに移設中)でき、個人としての幅は格段に拡がりました。

コーチングや就活相談で「人に寄り添うこと」、LINE Bot自作やアプリ開発学習を通して「サービス企画・開発的なこと」、ブログやSNSで「マーケティング的なこと」を実践しながら、学びました。

データアナリスト原点回帰

同じことを繰り返さないように、データアナリストは、データを分析して有益な情報に変え、チームメンバーに提供することと仮定し、一歩引いて仕事してみました。アナリストのイメージは、投資でいうと企業分析してレポートを書いて(当たるかどうかは置いていて)、投資意思決定するファンドマネージャーに情報提供することだからです。

具体的には、データを整備し、チームメンバーの必要に応じてデータを出したり、データをまとめて情報発信してみたりに集中してみました。

やってみて、BtoBサービスでデータボリュームが大きくないこともあり、一度整備してしまえば、割とチームメンバーが自走しているので、そんなに必要性はないのではないかと感じるようになりました。役立つことといえば、自走してデータを扱っていることを自動化したり、見やすくすることぐらいかなと。

コンフリクトを起こさず、人ができないデータ周りをやっているので、サラリーマンとしてはありかなと思うものの、自分で主体的に前に進めていけないので、モチベーションが上がらなかったです。なので、仮定したデータアナリストの役割は主観的に棄却です。

イシュードリブンでデータドリブン

自分のモチベーションは何だったら上がるのだろうか?

きっと、自分で課題発見して、仮説を設定して、データで仮説検証して、実行してみてデータを見て改善を繰り返していくことです。データ周りを何でもやるというよりは、課題解決に集中して、データを使うことです(課題解決できるならデータ使わなくてもいい)。間接部門的な水平的な仕事より、直接部門的な垂直的な仕事です。

はじめは気持ち先行で、イシュードリブンで動こうとしたのは失敗したのですが、一旦、冷静にアナリストっぽい仕事をして、中間ぐらいがちょうどいい気がしてます。「イシュードリブン」で「データドリブン」をやっていきたい想いと、チームやサービス状況が一致して、垂直方向に仕事を拡大させ、マーケティングに注力できることになりました。

さいごに

問い(イシュー)が生まれると、情報収集したり、思考を深めるために、大型書店に行って、関連しそうなコーナーで立ち読みして、これだとピンときた本を買っています。今回は、哲学書を購入して読んでみました。

読んでみて、自己の存在価値自体もあってないようなものだから、データアナリストの存在価値もあってないようなものと捉えるようになりました。

今は、対外的には職種としてデータアナリストと名乗っておこうと思うものの、目の前にある課題解決のために、データを手段として使いながら、独自のラベリングを模索していきたいと思います。

以上、お読みいただきありがとうございました。