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データ分析上の想定外が面白い
新規事業に携わるデータアナリストのミッションは、事業立ち上げの各フェーズで変わります。
BIオペレーターのような役割を担うこともあれば、開発や企画と協働し、科学的な実験ができるような効果測定システムを構築することもあります。
また、事業立ち上げのフェーズが進むと、より広い視野をもってデータと向き合うことも求められます。
データドリブンなプロダクトオーナーとして、事業の全体像を俯瞰してOKRに関わる潜在な課題とそれを解決するための新しい成長指標を見つけることが、重要なミッションとなってきます。
事業によっては、巷で一般的に言われていることとは全く異なる、想定外のことが、実は非常に重要な指数となっていることもあり、そこが面白いところです。
手法、アルゴリズムは常にアップデート
ただ、フェーズごとに一辺倒の分析ばかりではありません。事業を拡大成長させるためには、今までのフェーズごとの分析を組み合わせて、戦略策定・アルゴリズム設計のプロセス化を実現していくことが必要になります。
常に変化にさらされているうえに、未知数なことが多い新規事業の立ち上げにおいて、分析もそれに応じて、アルゴリズムの指標や変数と、事業の目標との相関関係をこまめに確認し、そこから新しい目標や成長指標を提示できるようにしていかなければいけないと思っています。
と、偉そうに言っていますが、言うは易く行うは難し、です。笑
なかなかそう思い通りにいかないのが現実ですが、少しずつでも、この理想のアナリスト像に近づいていきたいですね。
分析モデルそれ自体を作ることに携われる醍醐味
プライマルGは、ビジネスモデルハッチングを強みとしていますが、データアナリストとしては、そこに分析モデルハッチングを並走させていくことが責務と思っています。
タスクとしての分析ではなく、事業全体を理解し、どう分析するかを常に検討する必要があるので、分析モデル、さらにはデータウェアハウスを自らが構築していくことになります。
こういったことができるのは、新規事業に携わっているからこそですし、非常にやりがいが感じられる点だと思います。