↓の続き、やってくよ〜
分析的思考について考える
分析的思考は以下の5つの側面が存在し、重要である。
- 可視化
- 戦略的
- 課題指向
- 相関性
- 大局かつ詳細指向
戦略を描きデータの必要性を洗い出し、課題を特定し課題解決の方向性を示し、データの相関性を理解し、理解を促進するために可視化を行う。課題解決の際、大局、詳細どちらも理解できるようズームアウト・ズームインできる振る舞いを忘れない。
コアとなる分析スキル
兎にも角にも課題設定が重要。課題がずれるとソリューションがずれる。課題の特定には問いかけが重要。
問いかけ時に使われるのは「なぜ（why？）」を5回かけ合わせ、深堀りを行う手法。
2つ目の手法が、プロセス内のギャップを把握するためのギャップ分析。理想、現状の比較によってギャップを理解しどうギャップを埋めるのかを思考する。
3つ目の手法は、「これまで考慮していなかったことはなにか？」と問いかけるもの。プロセスにおける不足情報・手順を思考する。
分析的思考と正しい問いかけ方法を理解することでデータアナリストとしての価値が発揮できる基礎となる。
学習の振り返り
以下のフォーマットに合わせて振り返りを行う
| 分析スキル | 強み | 発展途上 | 今後に期待 | コメント・計画・目標 |
| 好奇心 | ● | 知ることに対しての好奇心は十分にある状態。 知ることに足るだけではなく、発展までも見据えたい。 | ||
| コンテキストの理解 | ● | コンテキストは領域によっては理解ができていない | ||
| 技術的思考 | ● | 分割し、思考することはできる。ただし、細かすぎるケースもあり | ||
| データ設計 | ● | 取得データの設計は経験があるものの、属人化しているものもあり強みといえる状態ではない | ||
| データ戦略 | ● | 取得データからの行動、改善の部分に関しては今後の実務において成長の必要あり、行動とセットで継続した改善ができるようにしていきたい |
成果について考える
成果を生むためにデータを活用し、組織にとって役立てることがデータアナリストには求められる。
Googleでは、マネージャーの必要性を検討する際、優れたマネージャーと改善が必要なマネージャーとを可視化し、どのような組織文化にすると優れたマネージャーを増やすことができるのかを科学したらしい。（優れてないって言われたら辛いぜ…）
コメント
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