データサイエンティスト育成講座 株式会社ブレインパッド

受講生の声

エンターテインメント事業 マーケティング分析ユニットY.J様/M.S様

お二人の業務内容を教えてください

私たちは二人とも同じ部署に所属しています。

昨年に立ち上がった組織で、社内を横断して改革することをミッションとしています。

部署全体では30名程度が所属していますが、私たちのマーケティング分析チームは7、8名の単位で構成されています。

その中で、実際の分析実務をこなし事業部門に展開していく部門と、データ分析基盤の構築や運用保守を担当するチームの2つに分かれます。

業務内容としては社内外のデータ分析をするわけですが、分析対象は施策の効果測定やトラッキング分析により変化を見つけ出すこと、現状把握が目的となります。

立ち上がったばかりの改革組織ですので、分析対象の優先度付けや分析対象に応じた対象データの収集・蓄積から選別まで、さまざまな面で試行錯誤を繰り返しているところです。

これまでになかった新しい組織という意味でさらに大きく捉えると、組織として与えられていない他部署のミッションを支援できるような組織でありたいですし、会社として課題認識されていないことにも敏感になって問題意識をもって限界を設けずに果敢にいろんなことに取り組んでいきたいです。

今回「SQLによる集計・分析」をご受講されることになった経緯を教えてください。

私たちが分析するデータは、データ基盤構築チームからデータを抽出してもらい加工を加えたものになります。

データ活用を推進するために必要となる「データエンジニアリング」と「データアナリティクス」の両機能をそれぞれの役割とした人材がいるものの、普段から各機能を一つのサイクルとしてワークさせるための人的スキルが不足しているという課題意識がありました。

具体的には、以下のような課題がありました。

  • ・マーケティング(データ分析)分析知識がある人が、分析に求められるデータを的確に抽出できない場合があること

  • ・データ抽出作業を依頼する私たちも、どのように伝えると的確なデータ抽出を依頼できるのかを理解していないこと

そこで、部として人材強化をするべく、今回の受講に至りました。

 

実際にSQLを使用してデータ抽出業務をするかどうかは置いておいて、知識として知っておくことにによって、チーム内のコミュニケーションが円滑にすることが受講目的の一つです。

加えて、部としての受講目的は他に「メンバー間で共通の業務知識」が定着する効果も狙っています。

また、データ基盤構築の人が休暇を取ってもデータ抽出を代理対応できようになれれば、作業が滞ることもなくなりますよね。

お二人ともまだ20代でお若いですが、これまでのデータ分析/データ活用のご経験を教えてください。

ーーーY.J様

学生時代はもともと文系で、マーケティングを選考していました。

マスメディア上の標本調査やアンケートなど実際にデータ活用をしながら、マーケティングを学んできました。

社会人になってからは、事業会社のマーケティング部門内でデータ分析を行い、その結果をお客様のビジネスに落とし込んだ結果をプレゼンテーションしてきました。

マーケティングの中でも広告やブランディングが中心で、そこからのコミュニケーションや経営戦略に携わってきました。

 

ーーーM.S様

学生時代は情報学を専攻しており、認知心理学(情報処理の観点から生体の認知活動を研究する学問)を学びました。

そのため、統計学は一通り学んでいるためデータ分析することに抵抗はありません。

ビジネスへの落とし込みという観点では、絶賛勉強中!です。

プログラミング経験があるのは、Webアプリケーション開発のRuby on Rails(*1)です。
(*1)Ruby on Rails:Rubyで作成されているWEBアプリケーション等を開発をする為のフレームワーク

では、まず社会人2年目のM.S様にお伺いします。
グループワークはいかがでしたか。新しい発見や苦労、達成感はありましたか。

私を含めて5名で構成されたグループは、偶然にもメンバー全員が、自社やクライアント企業のマーケティング領域でデータを活用したビジネス改善やパフォーマンスの最大化を担っているという共通点がありました。

そのため考え方といいますか、方向性が同じなのかな、と思いましたが、それが違っていたんです。

具体的にいうと、ロジックツリー(分析対象の要因を分解して整理し、解決策の創出をサポートするツール)に対する考え方が違いました。

そのため、データ分析・活用に対してそれぞれの考え方があり、その中でどの考え方が正しいのか、どの考え方で進めるかというグループでのディスカッションにおいてはみんな少し遠慮してしまいました。そこがグループワークを進める上の難しさかな、と感じました。

個人的に、主張するべきかしないべきかという葛藤があったり、主張することを控えてしまった場面もあったり、と色々と体験することができました。

続いてY.J様のグループワークにおける感想をお聞かせください。
Y.J様は全員で4名の、男女比が半々のグループでしたね。

私のグループは、エンジニアリング人材、プロジェクトマネージメント人材、営業畑から最近マーケティングに異動された人材と私で構成されており、データサイエンティストとして必要な素養を持ち合わせていた、バランスの良いメンバー構成でした。

それぞれのメンバーの専門領域が独立していたため、グループワークの役割分担も明確でしたが、逆に自身の専門畑以外に口を出すことに遠慮があり、最初のうちはお互いにコミュニケーションが上手く取れていなかった印象がありました。

役回りとしては、エンジニアの人がコードを書き、出てきた情報をもとにプロマネ、営業・マーケティング担当のような役割のメンバーがまとめたり、もっとこういうデータがでるといいかもと提案したり、と。

また、時間が空いた時にはエンジニアの人がSQLのコードをみんなに共有し、レクチャーしてもらうことができたので、学べる機会もあったことが良かったです!

与えられた時間内で成果物を出すことを最優先としたので、得意分野を役割として役割分担し、効率よく時間を使うことができました。

結果的にスタックすることなく、最後までスムーズに進められました。

グループワーク全体を通じて、自身の得意分野で力を発揮することができましたし、グループメンバーとディスカッションして色々刺激を受けたり、知らなかったことを学ぶことができましたので、個人的には達成感がありました。総じていうと、グループワークは楽しかったですし、経験できてよかったと思っています。

ーーーY.J様は講座開始前のトライアル講座「SQL直前対策講座」もご受講いただきましたね。いかがでしたか?

(当トライアル講座の実施内容詳細は、開催レポートをご確認ください。)

 

正直に言うと、今まで騙し騙しでSQLや統計を取り扱ってきました。

基礎の基礎がないと思っており、体系的に学ぶ機会が欲しいとは思っていました。

今回、「SQL直前対策講座」を受講してみて、自分がこれまでぼんやりと理解してイメージしていたことで、正しかったところ、理解が足りていなかったところが分かりました。

例えば、SQLのコードは、分かっている人が書いたコードの一部分を自分で修正して活用してみたり、ネット検索してみたり、分かっている人に直接聞いてみたり、と部分的な理解はありましたし、コード自体色々覚えてはいますが、体系的な理解ではないので、一からコードを書くことはできなかったです。

加えて、気づきもありました。

SQLでデータ抽出や加工をする手段ばかりの知識習得に目がいきがちですが、データベースはITシステムやアプリケーションの中の一機能であるということも再認識しました。

講座の中で、クライアントやサーバなどデータベースを取り巻くIT環境の専門用語などを整理することができたのも、個人的には大きな収穫でした。

SQLの機能上のできるできないを包括的に理解することができたので、今後、データ基盤構築を担当するメンバーとの会話にも役立てることができそうです。

今回のような外部研修であったり、書籍やネットから学んだ知見を、どのようにデータ分析/データ活用業務へ活かされていますか。

ーーーM.S様

私はインプットはあるのですが、結果的に社内にアウトプットを出すに至るまでは知見が足りていないという自覚があり、100%の自信までは持てていないというのが正直なところです。

自分ならではのアウトプットやインサイトは、周りの経験者にアドバイスを求めることで自分に不足している知見を補い、実現しているのが現状です。

とはいっても、様子見をしながら、自分ならではのオリジナリティを発揮できるタイミングを見計らっていたりします!!(笑)

 

ーーーY.J様

私は日頃から継続的にインプットすることを意識していますし、常にアウトプットに最善の知見を盛り込む姿勢ではあります。

中途採用で即戦力として採用された身としても、自分は今まで社内になかった視点でアウトプットを出すことを求められているのかな、と認識しています。

そのため、M.Sさんとは逆にどんどんでしゃばって、改革を推進していくエンジンでありたいと思っています。

特に今の所属部門は立ち上がったばかりの組織なので、私なりにどんどんトライアル&エラーをしながら、付加価値を提供できるように頑張っていきたいという想いが強いです。

そういった意味でも、自分ならではのプラスαはどんどん出していけるように、インプットすることの重要性を感じています。

業務における、機械学習や深層学習などの高度なデータ分析/データ活用の取り組みに関しての展望をお聞かせください。

将来的に、今私たちが行っている分析・活用レベルの業務を、社内のだれもが当たり前のように(自主的に)できるようになったらいいな、と思っています。

全社のデータリテラシーがボトムアップすることは会社の成長を大いに支える力になると思います。

そういう次元に到達すると、次に私たちが目指すレベルに機械学習の活用という、より一層高度な分野が待ち構えています。

現に、今現在も「機械学習」を活用した支援依頼を受けていることからも、それが裏付けられています。

 

そもそも私たちの組織のビジネスミッションの根幹には、高品質な商材が市場の中で適正かつ公平に評価されるようにするという使命があると考えています。

市場評価のロジックをデータから論理的に見出すこと、評価につながるようにマーケティングしていくことであります。

その中に自社らしさを加えていくことも求められていると思っています。

そういうことを実現できるように、その実現手段として、まずそれらの業務に関わる人材のスキルレベルを上げていくことが求められるという訳です。

 

とはいえ、分析手段のみ高度化させれば良い結果が出るという訳ではないということも理解しています。

やはりデータ分析の結果をビジネスに落とし込んで初めて成功といえると思います。

つまり、私たちはあくまでも会社の中の1つの機能であり、他の機能を担う他部門との相互連携がなくては正しく機能しないという事でもあります。

私たちが社内に共有していくマーケティング分析結果を受け取る側との相互理解も、新組織として、全社のビジネスに深くコミットしていくうえで重要なことだと考えています。

受け取る側の理解を得るために、出来る限りもっともらしい結果を出したいとは思いますが、完成度を求められば求めるほど分析対象とすべきデータ量は増えます。

分析に投入する工数と分析結果をビジネスに落とし込んだ成果とのバランスであったり、やはり分析結果にはスピードも求められますし、受け取る側の期待値に応える必要もあるため、最適なデータ分析を設計するところもまた難しいところです。

単純にデータ分析手法を探求するのではなく、ビジネスの最終ゴールを踏まえた上で、本当に求められる高度な手法を取り入れるという視点が重要であると認識しています。

講座受講をご検討中の方へのメッセージをください

ーーーY.J様

カリキュラムは、全くの初心者でも理解しやすいように工夫された教材となっていましたので、安心して受講することができました。

一般の研修でありがちな一方的な座学だけではなく、グループワークで受講者同士が相互にコミュニケーションを取りながら進められたり、実際に自分でSQLを書きながら進められるので、実践的な学習の場になっていると思います。

また総合演習は、個人ではなくグループワークで行われますので、SQLのコーディングに自信がない方でも参加いただける内容になっているのも、この講座をお薦めするポイントですね。

 

ーーーM.S様

担当講師に加えて、ティーチングアシスタントが複数名いて、わからない所を気軽に質問ができて丁寧に教えてもらえるのも嬉しいポイントだと思いました。

当然、初めてSQLに触れる方もいるので、慣れない中で、周囲と上手くコミュニケーションを取りながら、データ分析をどう進めていったらよいのかを考えるのは本当に大変なんだなという経験も、今後の何かしらの糧になると思っています。

実際にその難しさは体感してみないと理解できないと思いますし、それを失敗できないビジネスの場ではなく、研修を通じて疑似体験ができる貴重な場です。

是非、この機会を活用して欲しいと思います。

 

 

 

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