役割分担が重要!会社におけるデータ分析チームの作り方!

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です! 

このコラムでは、会社内におけるデータ分析チームの作り方を紹介しています!
いざデータ分析のビジネスを開始しようと思っても、どのようなチーム編成でデータ分析のビジネスを立ち上げればいいか分からない方を対象にしています!

データサイエンティストとは

データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに必要なスキル

真のデータサイエンティストとは、「ビジネス視点で分析結果を可視化して報告し、現実の施策へ落とし込める人」のことを指します。
具体的にどのようなことが出来れば、データサイエンティストなのかといった定義は存在しませんが、このコラムでは、上記のようにデータサイエンティストを定義しています。

プロジェクトの成功とは

データ分析の成功とは、精度の高い予測モデルを構築することではありません。
分析結果をビジネス課題の解決に活用することが成功と呼べるでしょう。

データサイエンティストのスキル
データサイエンティストのスキル

そのため、分析スキルだけでなく、ビジネス課題を解決するために様々なスキルが必要になってきます。
真のデータサイエンティストになるために、代表的なスキルを上げるとするならば、下記4つのスキルが必要です。

  • ITスキル
  • 分析スキル
  • ビジネススキル
  • コミュニケーションスキル

ITスキル

データ分析のビジネスでは、SQLでDBからデータを抽出することや、分析結果を活用するシステム構築を行うことがあります。
そのために、ITスキルが必要になります。

分析スキル

実際にデータを活用するための分析スキルです。
データサイエンティストを目指す人は、必ずこのスキルが必要になります。

ビジネススキル

データサイエンティストは研究者ではありません。
分析結果をお金に換えることが必要です。
そのために、顧客の業務を理解することや、プロジェクトを円滑に進めるスキルなどのビジネススキルが必要です。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストは、人と何かを行う職業です。
そのために、考えを伝えるスキルや、考えを聞くスキルであるコミュニケーションスキルが必要です。

完璧なデータサイエンティストは少ない

人材の少なさ
人材の少なさ

しかし、この4つのスキルを一人で備えている人材は少ないことが現状です。

データ分析のプロジェクトチーム

データ分析チームの構築
データ分析チームの構築

完璧なデータサイエンティストは少ないと紹介しました。
それでは、どのようにデータ分析のビジネスを進めていけばいいのでしょうか?

答えは「一人でやる必要がない」です。
つまり、各スキルをバランスよく補う人材でチーム編成を行うことにより、チームでデータサイエンティストと同様のスキルを持ち合わせればよいのです。

例えば、営業担当者にはビジネススキルとコミュニケーションスキルを。システムエンジニアがITスキルを。分析者が分析スキルを相互に補うことにより、データ分析のビジネスを進めるチームが出来上がります。

プロジェクト責任者の存在
プロジェクト責任者の存在

また、チームで進めていく場合、もう1つ必要なポジションがあります。
それは、プロジェクト責任者です。
チームメンバーをアサインしたり、チーム内の課題を解決していくための環境づくりなどの役割を担います。

データ分析は時間がかかる場合があるため、プロジェクトが途中で頓挫しないように推進していく役目を担うことも重要です。

まとめ

このコラムでは、会社におけるデータ分析チームの作り方について紹介しました!

  • データサイエンティストには4つのスキルが必要
    • ITスキル
    • 分析スキル
    • ビジネススキル
    • コミュニケーションスキル
  • データ分析の成功とは、分析結果をビジネス課題の解決に活用すること
  • 真のデータサイエンティストは少ない
  • 各スキルをバランスよく補う人材でチーム編成を行うことが重要
  • プロジェクト責任者がいることにより、チームがより円滑に回る