戦コンのパートナーに「なんで今更データ分析」と言われてDSになることを決意した話

これまでの記事でも転職の経緯については触れていましたが、改めて、詳細を記事にしました。

まだ僕自身がデータサイエンティストとして大きな成果を残せているわけではないので、当時の見立てが正しいかどうかは分かりませんが、「これから心がくじけそうになった時に見返したいなあ」、と思い記事にしています!笑

いつかこの記事を持ち出して、サクセスストーリーを語れるたらいいなあ、と思っています!!

お品書き

  • 前職@戦コンのクライアント先で思ったこと
  • 前職@戦コンのパートナーに転職相談して思ったこと
  • 現職@日経大企業で思っていること

前職のクライアント先で思ったこと

転職エントリーにも書いたのですが、僕がデータサイエンティストになろうと思ったのは、クライアント先のデータサイエンティストとの出会いが大きいです。

その方は、クライアント企業のシステム部門に所属していて、さまざなな切り口で顧客データを分析し、商品企画や改善を行っており、優秀なデータサイエンティストとして外部機関からの表彰を受けているほどでした。

それほど優秀なデータサイエンティストを抱えているにも関わらず、クライアント企業は分析機能に課題を抱えていました。

クライアント企業が置かれている業界は、IoT、AIによる業界変化にさらされていていたのですが、データに基づく意思決定や、データ資産の活用がうまく行えていなかったのです。

なぜデータ活用がうまく行えていなかったかというと、原因は2点あるように感じました。
1つは、「データサイエンティストにマネジメントの目線が無かったこと」、もう1つは、「クライアント企業の経営層にデータ活用のリテラシーが無かったこと」です。

そのデータサイエンティストの方は、ご自身の興味・関心によって顧客分析をしていましたが、「分析結果が経営の意思決定においてどんな意味を持つのか」、「自社が持っているデータがどんな価値を持つのか」、という観点は持っていないように感じました。

一方、経営層は、データ活用が進まない原因を分析部門に押し付けており、「データが自社にとってどのような価値があるのか」、「どのように活用していけばよいか」、を考えることを放棄しているように見えました。

優秀なデータサイエンティストがいるにも関わらず、データ活用が進まないありさまを見て、僕は「データサイエンス」×「マネジメント」に価値があると考えるようになりました。

「データサイエンス」×「マネジメント」を実現するに当たって、僕のデータサイエンススキルは、大学時代に統計をかじった程度だったので、もっと実務に踏み込む必要があると感じていました。

加えて、結婚を意識してワークライフバランスを高めたいと思ったことがきっかけで、データサインティストになろうと本気で思うようになりました。

前職のパートナーに転職相談して思ったこと

本気でデータサイエンティストになろうと思ったものの、しばらくは、担当していた案件の状況もあり、行動に移すことができずにいました。

そこで、勤め先のパートナー(パートナーとは、コンサルティング・ファームの経営者のことです)に、「転職を考えていること」、「データサイエンティストに興味があること」、を相談することにしたのです。

パートナーからの返事はこうでした。

「なんで今更データ分析なの?」

パートナーはみなまで言いませんでしたが、言わんとしていることは次のようなことだと受け取りました。

  • 「データ分析」は新人がやる「簡単な業務」である(少なくとも、僕の前職ではこのようなカルチャーがありました)
  • そんな「新人の業務」を今更深めてもキャリアの発展にはつながらないのでは

パートナーからこの言葉を聞いて、データサイエンティストになることを決意しました。

一緒に働き尊敬しているパートナーからこんな言葉が出てくるくらいなので、僕が前職のクライアント先で感じた「データサイエンス」×「マネジメント」の価値は相当なものだと思えたのです。

このパートナーとの面談をきっかけに本格的に転職活動に踏み切ることができたのでした。

現職で思っていること

現職の日系大企業のデータサインティストのポジションに就き、約1年経った今思うこと、それは、

「現実は甘くねえ、、、」

です笑

詳しくは、転職エントリーに書いていますが、経営との溝は想像以上に深いものでした。

データ分析は、意思決定のための手段なので、良いデータ分析には経営の関与が必須なのですが、彼らのコミットメントを得るのは非常に難しいと感じます。

また、実務を経験してはじめて、私自身のデータ活用のリテラシーにも問題があることに気がつきました。実際にやってみないとわからない躓きポイントが多くあるように感じるのです。
※具体的な躓きポイントについては、私自身の失敗と合わせてシリーズでまとめてみようと思っています(以下ドラフト中)。

この溝を埋めるには、結果を出すしかないと考えています。

極論かもしれませんが、経営は経済的な価値があるものしか評価しません。経営者本人がデータ活用を経験したことがない以上、まだ見ぬデータ活用のポテンシャルを評価してもらうことは難しいと感じます。

下記記事にも記載した通り、結果を出すためのアプローチとしては、

  • 定性分析も定量分析も使いこなせる「事業コミット型」
  • 定量分析が確実に刺さる企画を立ち上げられる「企画型」

があると考えています。どちらの道も容易ではありませんが、どこもかしこもデータ活用が進まない状況で、確実に成果をあげられる人材の価値は半端ないと思います。

最後に

というわけで、現実は厳しいのですが、転職当初の見立ては間違っていないと感じるので、こうやって文章にして自分を鼓舞したいと思った次第です笑

さあ、ここからが正念場だ。。。

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