今日は僕の本業！データ分析について語っていきます。
昨今、「データ分析」にへの興味関心が高まってきていることもあり、
「データアナリスト」や「データサイエンティスト」等、
データを分析する専門の職種も生まれています。
僕は理系の大学を出て、マーケティング会社に「データアナリスト」として入社しているのですが、
データ分析をする上で、とても強く意識していることがあります。
あ、僕のプロフィールも見てくださいね！以下から見れますので！
それが、、「分析はお金につながっているのだろうか？」という点。
僕がそんな価値観を得た経緯と、その背景について綴っていきます〜！
工学部
話は大学時代に遡りますが、僕が所属していたのは「工学部」
元々は東京電機大学や芝浦工大など、理系専門の大学が中心として展開されていた理系学部ですが、
戦後文系の大学を中心に理系学部を続々と設置。
そんな経緯もあって現在も「理工学部」という
間口の広そうな名前をつけている大学が存在していますよね！
実は学位は「理学」と「工学」に分けられていて、
学問としては異なるタイプのものなのです！
では、、何が違うか？（工学部目線で綴りますが、理学部の方、怒らずに読んでくださいね。笑）
それは、「工学部は人の役に立つものを作ることを重視していること」です！！
どういうことか？と思われる人もいるかもしれませんが、
工学部＝ものづくりに携わるので、世の中にとって価値提供しているものを作る宿命があります。
言い換えると、世の中の役に立たないものを作る工学部卒は意味がない！
と言っても過言ではないと思っています。
一方で理学部。
こちらは学問としての発展が主たる目的。なので、世の中の役に直結しなくても、
新たな解放を解明したり、原理現象を実験したりすることに意味があったりします。
＊工学部の僕は、理学部の解き明かしてくれた解放を使って原理解明に努めていたので、
理学部様々な一面もあるのですけどね。笑
そんな「工学部」で育ってきたこともあり、
「世の中の役に立つこと」が命題として位置づいていないものは、
なんかモヤモヤして取り掛かるような価値観を持ち合わせています。。
データ分析のゴールは「分析すること」ではない
当たり前のことを言っていますが、データ分析に夢中になっていると忘れがちな観点。
「データ分析すること」をゴールにおいていませんか？？
僕もそうだったのですが、入社してデータアナリスト/データサイエンティストになった時って、
技術習得を先んじて行ったりします。SQL, SAS, SPSS, Python , Rなどなど。
だから特に最初は、
「技術を身につける＝データアナリストとして一人前になる」と誤解をしがちなのですが、
これはあくまでも通過点。データ分析はゴールではないからです！！
ゴールは「お金に繋げること」
仕事柄、顧客分析やペルソナ分析などを通じて、
「顧客を見える化」するサービスの資料などを目にしますが、
見える化するために精を出す企業が一定いるのだなぁ、と思うと、逆に感心します。笑
だって、「見える化」の目的はその後の施策につなげること、なので、
見えただけでは何の価値にもなっていないのです。。
しっかり分析をして「お金につなげること」。これが本当に大切なのです！！
お金の繋げ方は、「売上拡大」でも「工数やコスト削減」。また「全社の経営に係る意思決定」など、
どんな種類でも構いません！
とにかくお金で測れるモノサシの土俵に乗せることが大事だと考えます！
そうしないと、いつまでも答えに辿り着けず、ハマってしまう”データ分析の沼”に陥ってしまいます。。
しっかり「お金（＝ゴール、目的）」を意識し、
そのゴールに向けて最短距離の分析になるよう考えてデータ集計をしてみてください！
極論、どの手法が優位性が高い！などという議論も不要。
意思決定できれば良い！と割り切ることも大切です。
そうすると、データ分析のアウトプットの切り口、見せ方、説明の仕方など、
「わかりやすい」データ分析につながる一助になると思っています。
まとめ
今日は「データ分析の沼」と題し、
データ分析に必要な考え方について綴ってみました！
技術面ももちろん大切ですが、
上記のようなマインドセットを身につけた上で、就活や業務に当たってみてくださいね！
では次回もお楽しみに〜！
