「データ分析人材になる。」をよみました
「データ分析人材になる。目指すは「ビジネストランスレーター」」を読みました。
## データ分析で重要なのは「ビジネス力」
私自身もデジタル化支援チームとしてお客様のデータ活用を支援することが多いですが、データ分析の現場でひしひしとビジネス力の重要性を感じています。データ分析って面白いんですよね（笑）。次々と分析したいことが溢れてくる。なので、時間さえ与えられれば、永遠にデータ分析を続けることができます。でも、ここで一歩立ち止まることが必要です。「これが本当にお客様のビジネスの役に立っているのか？」
## 5Dフレームワーク
そこで本書の筆者らが、いままでの経験を踏まえて生み出したのが、「5Dフレームワーク」です。以下の5つの要素で構成されます。
- Demand（要求）
- Design（デザイン）
- Data（データ）
- Develop（開発）
- Deploy（提供）
私が特に大事だと思うのは1つめの「Demand（要求）」です。多くの分析プロジェクトが「Data（データ）」に飛びついて手当たり次第にデータ分析を始めてしまい、ビジネス部門から、「この分析って何の役にたつんだっけ？」と突き返されてしまうことが多いのではないでしょうか？分析の価値を提供するビジネス部門の話をじっくり聞くことで、ビジネス部門が抱えている課題を明確にし、今から分析チームが実施しようとしている分析結果が、ビジネス部門のバリューに繋がるのかを見極めることが非常に重要です。
## 事例が具体的で共感できる
本書にはたくさんの失敗エピソードと成功エピソードが出てきます。これがすごく良い。共感しまくりながら読み進めることができます。もし、データ分析の経験が少ない方でも、データ分析の現場ではこのようなことが起きているんだ、と脳内でプロジェクトをシミュレーションすることができると思います。
## 事件は現場で起きている！
データ分析のプロジェクトはアジャイル的です。ビジネス部門ですら自分たちの課題の本質を理解できていないことが多い。本書の中に登場するデータ分析者も本当によく現場に足を運んでいます。ビジネスの現場に足を運び、担当者と会話をしながら、ビジネスを観察することでビジネス上の課題に対する解像度を上げていき、具体的なデータ分析の問題に落とし込む。この一連のプロセスそのものが、"本当にビジネスの現場で役に立つ"データ分析には必要とされているのではないでしょうか？
## さいごに
世の中は空前のAIブームとなっていますが、地に足をつけてデータ分析を進めることの大切さを具体的に説いている良書であると思いました。私もあらためて、ビジネス現場に足を運んでみようと思った次第です。
