データ分析のマネジメント論２：アナリスト育成への向き合い方｜Jun Ernesto Okumura
前記事では、データ分析組織の役割や成長フェーズについて概観しました。この記事では、実際にマネジメントとしてどのようにアナリストメンバーに向き合っていくかを考えていきます。前提として、ある程度段階が進んだ（前記事との対応でいうと、効率化がある程度進んだ後半のフェーズの）分析組織を想定します。 Disclaimer ● 所属組織における評価や採用基準についての言及ではありません。 ● toCのモバイルサービス（ゲーム、タクシー配車、オンラインデーティング）での著者の経験をもとにまとめています。なるべく一般化できることを意識したつもりですが、当てはまらないドメインや組織もあると思います。 ● ある程度成熟した分析組織の話になります。データ基盤が運用されていて、KPIのモニタリングやアドホック分析が周っているフェーズの組織を念頭に置いています。 ● データサイエンティストや機械学習エンジニアについ
データ分析のマネジメント論１：データ分析組織とは何か｜Jun Ernesto Okumura
この記事について以前、個人のデータキャリアを振り返る記事を投稿しました。この記事ではN=1のエピソードを書くことでアナリストキャリアの解像度を多少でも上げることを目的としていましたが、その後マネジメントを続けていく中で、また社外のアナリストの方々と話す中で、データアナリストの評価や育成について考える時間が増えました。 そもそも、データアナリストの評価基準はまだ様々な議論があり定まっていないような気がします。データ分析は「データを使って意思決定をサポートすること」という方向性は納得されていても、何を持ってその状態が達成できているかが言語化されていないために、組織としてあるべき姿やメンバーの動き方が定義されていない、という背景があるかもしれません。 加えて、意思決定の価値を定量化することは難しいです。チームの分析活動をROIで表現しづらかったり、それとなく成果を出していて周りからの信頼も厚けれ
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