a2iメルマガを長らく購読されている方々は既に分析業務を日常的にしており、分析力を高めたい方々がほとんどかと思います。
しかしながら様々な方々とお話をしていると何かしらの理由で分析を始める必要性がある方々、分析が高尚なもののようでとっつきにくい印象がある方々にとって、どうすれば分析ができると思えるようになるか、それを解決したいといったニーズもまだまだあるように感じました。
今回は分析に関わる何かを始めたくてa2iメルマガを購読いただいた方向けの内容を書きたいと思います。「データドリブンマーケティング」「デジタルオートメーション」と言われる時流のなかで、データ分析を始めなければいけないという焦りはあるものの、何から始めれば良いかわからないといった方々に出会います。
またSQLやPythonなどを利用できるようになったほうが良いのはわかるけど、社内に相談できる人がいないもしくは専門ツールに対する苦手意識があってなかなか取り組めないなどといった話を聴きます。

それは長生きするなら健康のために体を動かしたほうが良いとわかっているけれど、何から始めればいいかわからなかったり、検索して調べてみたけれどよくわからないもしくは運動嫌いでなかなか始められないといった悩みに似ているように感じました。

去年、IoTに絡めて下記のようなコラムを書きました。
◆IoTの活用例と目的志向で考えたいIoTデータ

分析実行フェーズの前段階であるビジネス課題や目的を抽出し、目的志向でIoTデータを活用したほうが良いといった主旨のコラムでした。様々な場面で「分析ができること」を主目的にするのではなく、「分析という手段を用いて何を解決したいのか」が重要であるという話になりますが、世の中の流れから危機感を抱いている方々に対して闇雲に目的志向を説くのも不親切なようにも思えました。

では、どうすれば良いのでしょう？
自分に合った健康促進方法を探すように、自分や自社に合った分析方法を見つけることが「分析ができる」状態に着実に近づける一歩だと私は考えます。

やる気や危機感を持っている方で、何から始めれば良いかわからない方は型として一通り学ぶことが良いと考えます。
◆「流れを掴み、型として学ぶ」ほうが結果効率的になることもある

SQLやPythonなど高度なツールを用いて分析することに苦手意識がある方は、分析ができることは高度なツールを使いこなすことではないことをあくまでお伝えしたいですが、ExcelやGoogle アナリティクスなど相対的にUIの易しい身近なツールから分析を始めてみてはいかがでしょうか。

次にSQLやPythonなどコードを書いた分析をしてみたい方は、HTMLやMarkdownを用いてみるのはいかがでしょうか。私のやり方にはなりますが、Blogなどの発信ツールやRedmine、Backlogといったプロジェクトツールに触れる機会がありましたので、そのようなツールで文章の装飾や構成をする過程で簡単なHTMLやMarkdownなどを用いて慣れました。いつもと異なる表現を用いた操作をするという点でコードに対しての苦手意識を少しでも減らす第一歩になるかもしれません。最終的にツールに対しての苦手意識を分析に直結させないことが肝要です。

自走できる方でしたらGoogleなどで検索して自分や自社に合いそうなものから試す方法も良いですが、なかなか上手くいかないと感じた際には、まず専門家に相談してみるのが早くて確実です。ジムに行って自分に合ったトレーニング方法をコーチングしてもらう感覚に似ているかと思います。

ここまで「分析作業をする」視点でお話していきましたが、やはり分析は手段であり分析から何かを解き明かす、示唆を得る事が本懐であることも忘れず分析をしていただきたいと思います。

少し話が逸れた昔話をします。
地元の友人たちがPCが少しできるだけで私を超人扱いすることに違和感を覚えたり、ITに詳しくなりたいけど自分には無理だと諦めていることがすごくもったいないと感じていました。そんな人でも少し視点を変えればできるようになるかもしれない。その足がかりを作ることもまたやりがいがあると思い直した出来事でもありました。
それぞれの人やチームに合ったデータ活用ができれば幸いです。