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2015/05/12
2015/05/12

データサイエンティストのPDCAを勝手に考えた

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こんにちは。D2Cデータサイエンティストチーム「BICC」の橋本です。
今回、ビジネスにおける基本概念のひとつである「PDCA」のデータサイエンティスト版を勝手に考えてみましたので、本稿ではその紹介をしたいと思います。
 

データサイエンティストは忙しい

データサイエンティストは忙しいです(どの職種の方も忙しいとは思いますが)。
忙しさは年々増しているようにも思えます。それはデータサイエンティストに求められる領域が拡大しているからと考えています。
 
一昔前までは「データを分析する人」だったのが、昨今はデータサイエンティストに求められる業務領域は広範囲にまたがっています。
 
少し具体的に記載すると、
① データ抽出:データウェアハウスに蓄積されている大量のデータから分析に使うデータを抽出する
② プログラミング:膨大なデータを整形したり集計したりする
③ 統計解析:データを分析する
④ マーケティング・事業戦略スキル:分析結果から経営に役立つ示唆を出す
⑤ ドキュメンテーション・プレゼンテーション
などです。
 
その中でも上記①②③の工程に特に時間を取られるのですが、毎回これらすべての作業を手作業で行っていては時間がいくらあっても足りません。
なので、私たちのチームでは普通のビジネスで言われるPDCAとは少し違うPDCAサイクルを回しています。
 
 

Action⇒Automation

一般的なPDCAというと「Plan」「Do」「Check」「Action」ですが、データサイエンティストのPDCAは少し異なると思っています。
最後のActionをAutomationに置き換えるのが理想と考えます。文字通り自動化です。
 
ここで言う自動化とは、「○○のWebサイトから▲▲をダウンロードし、今日の日付をファイル名に付与し××フォルダに保存する」という単純な業務から「××フォルダに保存されている▲▲ファイルを★★分析にかけ、結果を※※にメールする」といった複数プロセスにまたがるような業務をPCに自動処理させるプログラミングを指します。
 
 

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理想は24時間働く

このような自動化処理を夜間に行うよう設定し、PCの電源をつけっぱなしにしておけば朝出社するころには膨大な作業が完了しているような環境を作ることもできます。
このような環境ができれば、以下のような業務サイクルを回すことも可能になります。
 
朝:自動で完了している分析・集計作業の結果を確認して示唆を出す
昼:出した示唆をクライアントや社内の担当者に報告する。ダメだしがあれば再度プログラムを組む
夕:新たな自動化処理のプログラムを作る
夜:PCが自動で処理
この繰り返し
 

このように、夜間に自動で処理をさせることによって業務時間は示唆出しなど考える作業に時間を割くことが可能となるため生産性が飛躍的に向上します。
このようなPDCAサイクルはデータサイエンティスト限定の概念ではなく、日々の単純作業的業務に多くの時間を割いている方にもおすすめの概念だと思います。
 
 
 

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