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アナリストがプレッシャーを克服し、平穏を手に入れる方法

データアナリストは、現代のビジネスで最も必要とされるサービスの 1 つであるインサイトの提供により、重要な意思決定をサポートします。その実現に向けては、タイトな納期、高い期待、IT のボトルネックなどと向き合わなければなりません。

アナリストの 4 つの主要な役割

  • データ:検索とクレンジング
  • パターン:検出と発見
  • レポート:解釈と提示
  • コラボレーション:対話と明確化

しかしながら、すべてのアナリストがこれらの分野でビジネスを順調に推進し、ステークホルダーに画期的なインサイトを提供できているわけではありません。実際のところ、多くのアナリストが、基本的な分析やレポート用のデータ準備に 1 日の 80% もの時間を奪われており、有意義なインサイトを発見するための時間を十分に確保できていません。 皆さんも似たような経験があるのではないでしょうか?

セルフサービス分析を使用していないアナリストの典型的な 1 日を振り返るとともに、時間のかかる旧来のプロセスからの脱却に向けた方向性を探ります。

セルフサービス分析を使用していないデータアナリストの 1 日

より良い問題解決を求めてアナリティクスの世界に足を踏み入れた多くのアナリストが、分析の準備に長い時間を取られることとなり、画期的なインサイトの発見への道のりがより困難なものになっています。

IDC の InfoBrief「State of Data Science and Analytics (データサイエンスと分析の現状)」によると、データワーカーは、毎週 44% もの時間を成果につながらないデータ処理業務に費やしています。

企業、代理店、顧客は、データ分析の結果を明日ではなく、今すぐに必要としています。いくら長時間働いても、最新の分析を用いなければ、すべてのタスクを時間内に終えることは難しく、結果としてプライベートの生活が犠牲になってしまいます。

IDC の InfoBrief「State of Data Science and Analytics (データサイエンスと分析の現状」によると、データワーカーは、 毎週 44% もの時間を成果につながらないデータ処理業務に費やしています。

午前 7 時 50 分

午前 10 時からの会議で必要となる経営陣向けの報告書の数字をまとめるため、早めに出社しました。しかし、重要な指標データが他部署から送られてこないため、手間どいます。

午前 9 時 59 分

ギリギリのタイミングで経営陣になんとか情報を送信できました。 すぐに返信があり、ミーティングに出席し、調査結果を説明して欲しいと頼まれます。「長くはかかりませんので、ご心配なく」

午後 12 時

昼食の時間に差し掛かり、ようやく経営陣のミーティングが終了しました。経営陣は、提出された評価指標に満足しながらも、データに基づく現実的なシナリオについての議論を望んだため、あなたの予定に 2 時間ほどの遅れが生じてしまいました。

午後 12 時 20 分

慌ただしく昼食を済ませ、今日のメインタスクである月次のリードジェネレーション(見込み顧客の獲得)のパフォーマンスに関するレポートに取り掛かります。そして、スプレッドシート、Google アナリティクス、Kissmetrics、カスタムデータベースからデータを抽出したり、メールでデータを取り寄せたりする作業に数時間を費やします。

午後 2 時

作業を進める中で、データの位置情報に類似点があることに気づきます。もし地理空間データを手間をかけずに関連づけることができれば、レポートのクオリティを各段に高められそうです。しかし、現在のプロセスでは 3 日程の時間が余分にかかるため、今回は GIS (地理情報システム)は使用せずに、データの処理のみを行うことにしました。

午後 4 時

他部門の担当者が分析したデータと自分のデータが異なっていることに気づき、その担当者に連絡を取ります。問題を特定するために、建物の反対側に移動して打ち合わせを行わなければなりません。エラーの場所を突き止め、正しいデータを再度取り込みます。

午後 5 時

期待していた結果が得られない予測モデルについて、社内のデータサイエンティストにフォローアップを依頼します。コーディングの知識がなく、自分自身では問題を特定できないためです。

午後 5 時 45 分

データサイエンティストからの説明を受け、モデルやその応用方法についての理解を深めることができたものの、今後、自分一人で同じことを再現するのは不可能だと感じます。

午後 7 時

ようやく業務が終了。この先も、夕食、筋トレ、家族サービスなど、やるべきことがたくさんあります。それでも、月次レポートはなんとか準備を終えることができました。そして、人気のない駐車場に向かいます。データの準備とブレンディングに時間を取られなかったら、もっと良いレポートを作成できたかもしれません。明日こそ、もっと有効に時間を使うことができればよいのですが。

組織は、あらゆる質問に正確に答えることをあなたに期待しています。意思決定者はその答えを使って重要な選択を行うのですから、正確性が求められるのは当然のことです。このようなプレッシャーの大きい役割では、成功する前に生き残ることさえ難しいかもしれませんが、ひとたび成功すれば、素晴らしいステータスを手に入れることができるでしょう。

セルフサービス分析でアナリストとしての新たな一歩を踏み出す

プロジェクトマネージャーや効率化の専門家の誰もが口をそろえて言うように、準備やブレンディングの時間を大幅に短縮するためには、ワークフローの合理化と反復がカギとなります。そのためには、あらゆる形式のデータに簡単にアクセスして直感的に準備・ブレンディングを行い、ドラッグ&ドロップで高度な分析が簡単に実行できるツールが欠かせないものとなります。

アナリストの分析プロセスの変革における具体例を、凄腕アナリストが実践する分析戦術のトップリス���としてまとめました。ぜひ併せて参考にしてください。

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動画

こちらの動画では、データアナリストが手作業によるデータ準備やスプレッドシートでのデータ処理にとどまらず、 分析を最大限に活用し、より良い結果を得るための方法を解説しています。

著者:
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