データの把握とスキルセットが揃わないと議論ができない

今回はデータアナリストの目線を合わせることの大切さについて書きたいと思います。

データアナリストというコトバは、非常に守備範囲の広いコトバでありまして、「データ分析をやりたい!」という人は何ができるのか語れるようになっておくとよいでしょう。

アンケート調査を実施して、結果を可視化できるのか。
Google Analyticsを使ってサービスの成長を判断できるのか。
SQLを駆使して、データを整形、抽出できるのか。
RやPythonを使って、データのクレンジングから統計のテクニックを使った考察ができるのか。

これまでの経験を通じて、データ分析をやりたいと言っている人の中にもいろいろなスキルを持った人がいるなと感じています。
それぞれのスキルは適材適所という言葉があるように、活躍できる場面がもちろんあるし、いろんなタイプのデータアナリストが1つのチームにいても別に問題はありません。

ただし、何か議論をする場合にはそれぞれが使えるデータとスキルセットの目線が揃わないと有意義な時間にはならないです。

データの把握

データ分析をするにあたって、SQLやコーディングと同じくらい重要なのがどんなデータがあるか把握することだと言えます。
むしろ、データの把握はドメイン知識やその環境での経験が必要なことが多いので、いろいろなデータを触ってみる機会を持つしかないです。
ただし、いくつかのドメインを経験するとどういうデータが必要かということがわかってくるので、データを設計する側になることができます。

「どんなデータがあるか」には、どんな粒度のデータがあるかということも含まれます。
アクセスログが日次、月次、年次でサマライズされたデータテーブルがあることを把握しているのと、いないのではアウトプットまでのスピード感が全然違うものになるでしょう。

「あっ、こういう便利なテーブルがあったのね。」と集計したあとに気づかされることは、よくあることです。
まあ、こういうことを繰り返して成長していくとも言えますが、自分がほしい形式のデータは、他の人もほしくてすでにある可能性が高いというのは頭の片隅に置いておいてもよいでしょう。

あらゆる分析をするという意味では、生ログ(に近いもの)を処理できるというのは大きなメリットになるので、食わず嫌いせずに触れておくとよいと思います。

スキルセット

今回は、SQLのスキルセットという意味でよい本を見つけました。

基本的なSQLの構文から、ちょっとしたテクニックまで書かれているので、一定のスキルまでの目線合わせにとてもよい書籍です。
データ分析やりたい!って言ってきた人にとりあえず読んでもらったり、新しいメンバーが入ってきた初期の段階でこの本を使って勉強会を開いたりするといいかなと思います。
内容も実践形式で書かれているので、そこもいいですね。

あとは開発コードと違って、あえて晒す環境を用意しないとなかなか表に出てこないアドホックな集計のSQLをどう扱っているのか知りたい。
Slackで気軽にシェアする環境を用意したり、GitHubで管理したり、Wikiみたいなもので管理したり、各社いろいろと工夫している話はよく聞きますが、そういう文化をどうやって形成していくかとても気になっています。
ここに関しては、いろんな会社のデータアナリストを集めて、話す機会を設けてみたいですね。

まとめ

ちょっと最後は脱線気味になってしまいましたが、データ分析について議論するためのデータの把握スキルセットを合わせるという話を書きました。
最後の方に書いたSQLの扱いについては、また改めて記事にしたいと思います。

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