米ハーバード・ビジネス・レビュー誌が2012年、「21世紀で最も魅惑的な職業」として表現した「データ・サイエンティスト」。日本でもマーケティングやプロモーションで、業務におけるデータの重要性は増すばかりだ。では「データ・サイエンティスト」の協力をどのように得れば、成果を高めることができるだろうか。どんな人に発注、どうディレクションすれば力を発揮できるかを、グラフの原田博植社長が解説する。
Q. 「データ・サイエンティスト」が「誤解されている」ことは？
A. 「データ分析屋さん」ではない、ということです。
グラフ 代表取締役社長 原田博植氏
シンクタンク、外資ITベンチャー、リクルートにて、アナリストとして、データ分析を基軸とした事業推進に従事。データ・サイエンス組織を立ち上げ多事業のマネタイズに貢献。
シンクタンク、外資ITベンチャー、リクルートにて、アナリストとして、データ分析を基軸とした事業推進に従事。データ・サイエンス組織を立ち上げ多事業のマネタイズに貢献。
原田博植氏：
これは発注される企業にも、仕事を請ける側にも言えると思いますが、データ・サイエンティストは、「データ分析屋さん」ではありません。私は、「データ分析を事業戦略に活かしビジネス課題を解決する専門家」が真のデータ・サイエンティストだと考えています。
仮に、データ・サイエンティストに発注した際、分析結果しかもらえなかったり、事業に対する質問が浅かったり、組織間の業務をどうつなぐかに興味を示さないような印象を持たれたようでしたら、その時点で発注を再考されるのが良いかと思います。私はクライアントから、「依頼内容がズレているかも」とためらわれるより、「これデータで解決できないか？」と言っていただけるほうが嬉しいです。
つまりデータ・サイエンティストは、クライアントのまだ不明瞭な課題も、抽象度を上げて包括的に論点整理し、データ活用業務の要件定義に落とし込める能力が必要だと考えています。そのようにクライアントの課題に体ごと入っていく中で、仮に提示されたKGI（重要目標達成指標）やKPI（重要業績評価指標）でデータを分析するうちに、そもそもの設定が不適切だったということもありえます。
