社員のデータ分析力向上＝会社の業績の向上

こんにちは。Pythonエンジニア育成推進協会の吉政でございます。皆さんが感じている通りデータ分析の分野が注目を集めています。社内人材育成の重点分野にデータ分析を上げる企業も増えてきました。実際にGoogleトレンドでこの１０年間のデータ分析の注目を度見てみるときれいな右肩上がりになっています。

一般論になりますが、このような長期的な右肩上がりの傾向は一時的なブームで盛り上がっているのではなく、実際にそのカテゴリが市場や企業内のニーズに合致して伸びていることが多いです。今回のデータ分析の周辺を見てみると、「ペーパレス」、「IoT」、「見える化」、「デジタル化」、「ハイパーオートメーション」、「DX」などのキーワードによる影響が大きく、いずれの共通点デジタル化によって、運営や業務の効率化、自動化というのがテーマになってきます。デジタル化が浸透していくと、あらゆるものがデータ分析されるようになっていきます。もちろん、データ分析は昔からニーズが高かったのですが、デジタル化が進む前は、データをデジタル化するところから始めなければいけなく、そうすると膨大な時間やコストがかかることが多かったのです。そういう意味ではデジタル化によって、データ分析を行いやすくなったと言えると思います。

データ分析を実施する意義

データ分析を実施する意義についてはその環境や戦略によって様々あります。おおざっぱに私の意見を述べれば以下であると考えています。

・ビジネスにおける判断がデータ分析によって正確になる

・分析したデータをもとにした会議が行われるので、主観や個人的な意見による議論が減り、会議が効率化されやすい

・データ分析によって新しい気付きやアイディアが出ることがある

一言でまとめれば、皆様の会社の中で議論をするときに「～と思う」という発言が散見されませんか？そして、多くの人が同じように思うと会議の結論が決定されるようなことがあります。もちろん全ての議論において証明が必要というわけではないとは思いますが、データによる証明があると議論がぶれなくなり、決定事項を短期間で正確に導きやすいのです。そしてデータ分析をしてみると意外な結果になることもあり、そこから新しい気付きやアイディアが出ることも多いです。つまり、社員がデータ分析に強くなると、客観的な議論による判断がされることが多くなり、会社の意思決定のスピードと正確性が増すはずです。そういう意味でもデータ分析を強化する意義があると思っています。

データ分析には土地勘と分析手法と分析システムのノウハウが必要

データ分析は分析手法とその分析を行うためのシステムのノウハウだけがあっても、その分野の土地勘とデータ項目の設定ノウハウがないと良い分析はできません。特にデータ分析は長期にわたって行うことが多く、あとからデータ項目を変更することが難しいです。それゆえにデータ分析の設計を行う時点で、現状把握したうえで、将来に起こることや期待する結果を想定することが多いのです。そしてデータ分析は多くの場合一人で行うのではなく、チームで行います。その会議に参加するのはデータアナリストの方やエンジニアの方だけでなはなく、現場部門の方々も参加すると思うのです。会議に参加する方々が分析手法と分析システムの知見が全くないと、会話も効率よく進まないと思うのです。そういう意味でもデータ分析の人材育成はシステム部門やマーケティング部門だけでなく、全社的に行う意義が高いと思っています。

最後に、データ分析のおすすめの本をご紹介します。おすすめの本は「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」です。この本はデータ分析において多く活用されている代表的な技術の一つであるPythonを活用したデータ分析を基礎から学べる書籍です。まずはこの本を理解できるようなれば、データ分析の現場でデータアナリストやデータ分析エンジニアの方々と会話ができるようにはなるいと思います。Pythonを活用したデータ分析を学ぶことによって、ツールによる制限を受けることなく、自分自身がやりたいデータ分析を行えるようになると考えています。実際にデータ分析をしていると、「ああ！この部分を今チョット修正したい！」と思うようなこともあると思います。そのような時にPythonを活用したデータ分析を理解していると、助かるような局面もあると思います。

ちなみにこの本は当協会が全国３００か所で実施しているPython 3 エンジニア認定データ分析試験の主教材になっています。本を読まれて学ばれた方は、是非この試験で学習のチェックをしてみてください。

それでは今日はこの辺で