分析チームの作り方？（２）

９月３日にawsのセミナーで聞いた話

井原さんが言ってた内容の一部だけなんだけど

　・ビジネスアナリスト：ビジネスの現場を理解している人
　・データアナリスト：統計学などの手法に詳しい人
　・データマネージャ：データベースやデータの意味を理解している人
　・インフラマネージャ：データ収集基盤を作る人

のチームで、データ分析するのね。

以下、個人的解釈入りまくり＆別の話なので井原さんのコトは一旦忘れて下さい。

RESASを使った政策提言にもし上記を当てはめるなら

　・レポート等から政策提言する人
　・レポート作成する人
　・RESAS操作してデータやグラフを集める人
　・RESASそのものを作った人

みたいなもんじゃね？

このブログは２番目でしょ？！だって俺が元々どちらかと言えば２番目の人

最近になって３番目も少しずつカバーしてるけど、ね。

で、１番上の視点が前回も出したあれね、あれ。（再掲）

問題解決までもっていかないといけないから

ぶっちゃけ、ハッキリ言うと手法は関係ない（笑

だってデータ分析なんて面倒くさいことしなくても問題解決するなら

魔法使っても良いわけでしょ？

話がなかなか本題に入らないけど、さぁ

分析チームを作りたいなら

　・問題意識が高くて問題解決能力を有する人
　・データ結果を統計的に観れる人
　・とある方法でデータ結果を集める人
　・とあるデータ収集手法に精通した人

って感じの役割分担が必要なのと、前回少しだけふれたけど

　・どんな、どのデータを対象なのか？

ってのがポイントなのね。

冒頭の井原さんの話は、

データが沢山たくさん集まっちゃう状況、アクセスログとかの話で出て来てる

で、右側基軸の俺の経験談でいくと、市場調査の場合は

　・代理店やメーカーのマーケッター、コンサルタント
　・リサーチャー、データアナリスト
　・調査会社
　・調査社の中の人

てな具合なのですよ。

まぁ非常に残念なのは、

　リサーチャー≒ データを統計的に観れる人

観れなくはないけど、質問能力が高すぎると規定外のデータ読めない。

あっ俺の場合はご覧の通り雑食系男子なので

どんなデータでもどんな数値でも見ちゃう読んじゃう

消化不良をおこして飲み込め合いかもしれないけど、ねッ