データ分析の成果物は”答え”ではなく”判断できる材料”を出すこと

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1）

データ分析結果は1つとは限らない。複数の分析結果を並べて”答え”を導き出せる道を作ることが大切

近年、データ分析は様々な分野で使われ、大企業だけでなく中小企業の企業・出店のスタートアップ時などでもデータ分析を行うことは珍しくありません。そして、最近ではデータ分析に特化した人を「データサイエンティスト」などと呼び、一つの職種として認識されつつあります。
しかし、データ分析の仕事の成果物とは何でしょうか？ 農業なら野菜、飲食業なら料理、システム開発業ならプログラムなどがありますが、データ分析業には具体的な成果物はありません。データ分析業もサービス業の一種と考えてしまえば「お客様の満足」という物が成果物になるかもしれませんが、見栄えの良いレポートを提出してしまえば良いのでしょうか？ 今回はデータ分析の成果物について、考えてみたいと思います。

決まった手法で1つの答えが出せる作業は分析とは呼ばない

データ分析には、データベースやBIツール、統計学などの専門知識と技術力が必要になる事があります。これらの専門スキルを活用して単純にレポートを出せば良いものではありません。決められたデータを決められた方法で決められたレポートを出す仕事は、「データ分析者」の仕事ではなく「作業者」の仕事です。
クライアントの業態に合わせて、クライアントごとに特性の異なるデータを模索しながら、様々な切り口でデータ分析を行い、その中から使えそうな分析結果を探し、そこから更に分析結果を深掘る。。。その作業は「作業者」というより「研究者(サイエンティスト)」に近い内容です。この様な作業の中で、様々な「使えそうな分析結果」を出すことが重要なのです。

最後に決断するのは分析者ではない

上記の作業で様々な「使えそうな分析結果」が出ましたが、「はい、これで終了！」と言う訳には行きません。これらの「使えそうな分析結果」は「判断できる材料」であって、完成品ではありません。今度は「判断できる材料」を上手くレポートに纏めて、経営者やリーダーなどの最後の意思決定をするクライアントに対して、理解してもらうまでが仕事になります。
レポートを発表した時に「で、私は何を判断したら良いんだい？」と言われる結果には何の価値もありません。経営者やリーダーが最後の一歩を踏み出せば判断できるとこまで、データ分析者は最初の一歩から最後の一歩手前までクライアントの意識を導いて行くことが重要なのです。