データドリブンの極意

Master KTさん『データドリブンの極意〜Tableauブートキャンプで学ぶデータを「読む」「語る」力』技術評論社（2021）から、受託型専業プランナーの仕事に活かせそうなポイントをメモしてみました。

企業にデータドリブンマインドを生み出したり、仕組みづくりを推進したりしようとする方々に対して、tableau（タブロー）愛をお持ちの筆者ならではの視点で、その方法論をレクチャーする内容です。「人に教えること」を教えるというところで、データを扱ったことのない新人社員などにもレクチャーする際にも参考になるでしょう。

最低もつべきデータリテラシー

データストーリーテリング：データの背景にあるストーリーを導ける

データビジュアライゼーション：最適な表現を選べる／視覚的表現から理解できる

データの基礎プロファイル：データがどんな行動の結果であるか粒度などを把握できる

分析プラットフォーム：データや分析結果、意見が共有されることで文化が醸成されることを理解できる

「データストーリーテリング」という言い方に非常に共感しました。個人的には、ストーリーを導く力というよりは、データからストーリーを編み出す力ではないかと思っています。おそらく、上手な問いかけと仮説力（総じてアブダクション力）が重要になるのでは？と考えています。

データ分析のポイント

データストーリーテリングを行う際には

ディメンジョン（側面：時間・場所・人・モノなどのカテゴリに区分できる）
メジャー（数値：売上や利益などの数字）

に分けて考える。

分析対象のデータには、ディメンジョンとメジャーがどのくらいあるかを把握しておくこと。分析する際には、データをキューブ（立方体）に例えて、

スライス（切り取り：ある軸でフィルターをかける）したり、
ダイズ（転がす：いろいろなディメンジョンを掛け合わせる）したりする。

さらに、深堀（ドリルダウン）や横堀（ドリルスルー）をして分析する。いずれにしても、マスターデータマネジメント（MDM）がきちんとできていないと、いざというときに使い物にならないし、深堀・横堀していくときに欲しい情報が入手できない。

こういったデータ分析のスキルを身につけるトレーニングは、筋トレと同じで、現在どの部分のスキルを使って何をしているのか？を意識することが大事だと書かれています。データから情報へのまとめ方、ビジュアライゼーションなどは、他の本にも詳しいので割愛します。

目的を見失わない

「仕事の目的→データを抽出→どう見せるかを選定する→データを見る→発見がある→共有する・行動する」というタスクがあるが、→の順にきれいに動くはずはなく、あちこち行き来しながら、目的を達成する。目的がデータ抽出や分析にならないようにすること。結果的に目的が的外れであっても、それは新しい知見につながる。