データ分析組織の作り方 ~データ分析を成果に繋げる仕組みづくり~

_tana

0

データサイエンティストが、意思決定者や現場側と密にコミュニケーションできる。これはデータドリブンな組織であろうが無かろうが、風通しの良い組織作りとして当たり前のことだと思う。問題はデータサイエンティストがジョブ型の思考になっている人が多いことにあるというのが、私の実感です。

natsu727272

0

データ分析をする事が多いので、意思決定者とコミュニケーションをとりながら進めて行こうと思う。

tomatooo

0

組織をつくるだけではダメで、ソフト面でもコミュニケーションを活発にさせる工夫が必要。実務を進め判断をしてもらい活動に繋げるポイント。

ichi_t

0

部門に配置した分析官と、社長との会議体を持つと、分析結果と提案に対し「それ面白そうだな！」と部門側にとって抵抗のある企画がトップダウンで立ち上がることを嫌って、社長への提案を事前に説明してもらうよう、部長等からの部内の圧力が生じて、社長報告の前に部内で修正要望が入るさまが想像された。
分析のミッションを負う人にまで組織作りの最適化を考えさせなければならない、一般的な日本の企業経営層が残念に思われた。
欧米の先進諸国ではどのような組織構造でデータドリブン経営が実現しているのか、文化的な差異も含めて知りたい。

mikimiyo

0

フォーマル、インフォーマルな仕組みを作ることがうまく成果に結びつけるポイント出ることは納得できた。ただ、仕組みができたとしても、最終的には意思決定者へ分析者から有効な情報提供が継続的に行われることが、両者の関係を近づける鍵になると思う。

chibibei91

0

組織構造にまで踏み込まれていて勉強になりました

jesse_tetsuya

0

組織構造にまで踏み込み勉強になった

kinotaro0828

0

データ分析の為の組織作りは、参考になりました。

ike48

0

データ分析は現状の分析や将来の予測を可能にし、見落とされていた自社の問題点や課題についても発見できる。
また、データ分析によって得られた知見は、企業の意思決定のスピードを高められる。
数学やプログラミングのような知識は不要であり、データを分析する力を養うことが会社の生産性を高めることに繋がる。

yoketoma

0

データを読み取る力を付けたいと思いました。

yumi07115618

0

データ分析はそこから得られる情報をもとに、さらなる発展を目指すことをしっかりと意思決定に繋げることが必要。そのための組織づくりを上層部と議論しながら形成していくことが第一歩である。

ik_hrs

0

データは大事であるが、それ以上にデータをどのように分析し、どのように活用していくか、組織の状況と業務の内容を把握したうえで、どのような目的で取り組むかを認識しておくことが重要と感じた。

glorio

0

「分析の人たちの採用」とすぐ考えがち。IT部門の人が少ない？本当にそれが問題？

【分析】・【意思決定】・【現場】・【データ】、この4つの役割。
一番大事なのは意思決定、ボスは誰？
こういう数字や仮説が出ました、それを決めれる人。ボスというのは役員というわけではなく、課長でも決めれる人。その場で決めれないにせよ、すぐにその上長に促し決めれる人。

【ボスに求められる能力】
・最低限の分析結果に対するリテラシー
（自分で分析できる必要はない）
・社内の経営状況や戦略に関する確かな理解
・必要な分析を要求できるリサーチデザイン能力
・分析結果から打ち手を考え、周りを巻き込み実行できる

【現場/ エキスパート】ボスと兼ねる時と兼ねない時がある
現場の事情と肌感覚をデータと試作にフィードバックできる人。言語化しにくいようなところ。現場をちゃんと話せる人、データの裏に隠されている解釈など。

【エキスパートに求められる能力】
・最低限の分析結果に対するリテラシー
（自分で分析できる必要はない）
・ボスの目の届かない社内外の細かな状況の理解
・必要なデータ、分析結果の解釈・施策の細部などに関する現場側の事情からのフィードバック

ボスが肝ですよね。我々で言うと業務部門。その業務部門がこの認識や全体像を認識していないところもイシューかもしれません。
データが該当する業務部門の部長や課長にはこの動画を見て、感想文とか書いてもらいたいところです。

後半は陥りやすい組織構造の罠や、意思決定者とのコミュニケーション、公式・非公式のコミュニケーションや会議など事例を元にした話で、参考になります。
IT部門だけで見ていても、意思決定者は業務部門なので変わらないとは思いましたが、まずは我々もインプットは参考になると思いまた。

key23

0

データ分析組織において、4つの役割を細かく説明頂いて、自身の業務分担の位置付けを確認でき、改めて何をするべきか、優先順位などの発見がありました。

daisuke_take

0

数値分析だけでなくコミュニケーションも分析には必要であると理解しました。

everest

0

データ駆動型の意思決定を行うことで業務効率や成果を向上させる戦略を実現させたい。

kobayashi_ne

0

組織でのデータ活用における役割が体系的にまとめられており、分かり易かったです。実務でこれまで何度かつまづきがありましたが、なぜそうなったか、納得できました。データ分析結果から意思決定し生産性向上を図るには、意思決定と分析者のコミュニケーションが重要であり、その方法として組織設計や人材配置等のフォーマルなやり方以外にも、インフォーマルな方法（分析者を意思決定する組織に派遣し会議等参加させコミュニケーションを図るなど）も有効であると、あらためて理解できました。

sevenup

0

営業部門において、実際に成果があがっているものと、そうでは無いものについて体系的、継続的に傾向分析している状況にはないので、まずは営業の部単位で今回の講義のような分析サイクル、担当者を設定し進めてみようと思います。

da20231120

0

データ分析で必要なことは意思決定ができる人のアサイン。何を実現したいか、結論をどうするか、を合意形成しながら進めていく必要がある。

tca

0

何のためのデータ分析なのかや現場での理解度を深めトップダウンではない幅広い現場レベルとの結びつきが重要だと思った。

hashizawa_n

0

日々の業務のうちデータ分析作業に活用していきたい。

appleorange

0

データ収集者、分析者、意思決定者の認識にズレが生じるのは、十分考えられることであり、密なコミュニケーションは、DX化以前の組織体制として重要であることを理解できた。

kawatake16710b

0

最終的には意思決定者との距離感、コミュニーケーションの重要性を学びました。

yoshidayukinari

0

データ分析を組織で勝ちようするためには、やはりコミュニケーションが重要であるということがわかった。また、意思決定が出来なければ、結局はデータを価値につなげることができないのだと感じた。

013044

0

データは大事であるが、どのように活用していくか、組織の状況と業務の内容を把握したうえで、どのような目的で取り組むかを認識しておくことが重要と感じた。

akira_0816

0

業務で活用できると感じました。

k_k_88

0

データ自体も重要ですが、それを活用する方法、組織づくりも大切であることを学びました。

higashi_s

0

競争優位性を確保するためのDX活用が肝要と思料

ryosuke_ueda

0

どういうシステムを構築するのか、そのためにどういうデータを使用するのか、よくチームで議論することがあるが、メンバーがそれぞれの意見を言って帰って混乱、システムがうまくワークしないこともある。議論というコミュニケーションは重要だが、それ以上にリーダーによるデータや議論の取捨選択が重要だと痛感する。

0331mk

0

データ分析の組織について理解しました。

rodzina

0

「変革」「競争優位性」があってこそのDX活用であることを理解しました。また、下記が重要であることを認識しました。
・可能な限り意思決定者と分析者が密なコミュニケーション
・組織構造はフォーマル・インフォーマル両方を想定

shinichi2392

0

年度毎に収集した中古PC売却データを､機種毎の時系列に平均値を算出し､中古売却参照に出来るのではないか？

sei1647

0

意思決定者とコミュニケ－ションをとることも大切なことだと気づきました。

010674

0

体系的に理解できたが、実務レベルでの状況にイメージがわかなかった

toshihiro_inaba

0

インフォーマルな交流もＤＸ推進のための組織には必要であるというのが、興味深かったです。

jacobrawa2000

0

データ駆動型の意思決定を行うことで業務効率や成果を向上させる戦略を実現させたい。

sreha

0

・データ活用とDXの目的: 分析結果から「チャンス」や「リスク」を把握し、「新しいこと」を始め、「古いこと」をやめ、「変革」を通じて「競争優位性」を確立すること。
・意思決定と組織構造: 分析結果に基づく「意思決定」を円滑にするために、分析者間の「コミュニケーション」を設計し、組織構造が分析部隊に「マッチ」するように検討すること。
・インフォーマルなコミュニケーションの重要性: 「レポートライン」にとらわれず、「斜め」や「水平的」な「コミュニケーション機会」を設計し、組織全体の価値を高めること。
を学んだ。

tamura-n

0

データ分析の役割分担や仕組みづくりを学び、営業現場で顧客データをもとに販売戦略を立案し、迅速かつ根拠ある意思決定を実践する場面で活用できると思う。

ke-ito

0

データ分析を意思決定につなげる効率的な組織を設できたとしても、最終的にはデータマネージャーや分析者、意思決定者との間の密なコミュニケーション、しかもインフォーマルなコミュニケーションも重要との、いかにも人間臭い行動が、DX成功のための重要ファクターなんだな、と再認識させられました。

anna-rino

0

各担当ごとにバランスの取れた人とバランスの取れた組み合わせ＋風通しの良い組織はかなりハードルが高いと感じた。

kkkkk_7262

0

業務で活用するのにとても参考になりました

y_ok

0

前章で学んだ内容で、自社はDX戦略がうまくいっていないと感じたが、本章でその理由が非常に明確に理解できたように思う。
自分自身もDXの経営導入にあたっては、DXに関する専門性が高い人材でないと関りが困難と思っていたが、そうではなく、「ボス」「エキスパート」「データマネージャー」「分析担当者」それぞれに求められる資質・要素は異なり、それぞれの関係性を太く、適切に機能構築・維持していくことが大変重要だということを理解できた。そのような中で、当社において最も必要なことは、この組織構造を形ばかりでなく、機能するようにしっかりと再構築し、そこで得られた分析結果を元に経営が責任を持って「決定を下し」、「推進する」コミットメントを行うことではないかと感じた。

unohirotsune

0

分析サイクルの中で自分も関係していることを自覚できた

kaz_005

0

フォーマルなだけではなく、インフォーマルな組織や手法を取り入れてみたいと思いました。

takecare

0

分析と意思決定のコミュニケーションの重要性を感じた。

s_c1128

0

データの価値を高める工夫が大切だと感じました。

akiba_hitoshi

0

意思決定者とのコミュニケーションの重要さを再認識できた。

y_aki

0

データ分析の為の組織作りと組織構造に関するの部分は参考になり、勉強になりました

saitoucha

0

DXとCOMMUNICATIONは密接に関連する。その通りだと思う。

eiken-saito

0

部門の再編等。コミュニケーションの円滑化。データ活用の精度向上。

taka-8

0

データ分析が成果につながるには、仕組み作りが重要と理解しました。日頃の業務からでも分析力を向上する意識をもちたいと思いました。

ota_koji

0

今の自身の実務との関連、応用がまだイメージできていません。

kim_kim

0

分析と意思決定の相関関係が理解できた。

tt_tom

0

体系的に理解することができた。

55takashi

0

組織で動く際には必ずコミュニケーションの重要性が言われます。DXにおいても縦横斜めの情報共有や学習の場が必要であると考えました。

nishihara-h

0

データ分析が大事なのは理解しました。データを分析して何に役立てるか？どうやって活用するか？に加えて、どんな体制で分析するか？も大事なのですね。考えてみれば確かにそうです。勉強になりました。

skata

0

データ分析では、それらの内容を活かして、意思決定者が素早く意思決定することが重要と理解した

t_imamura71

0

データドリブン経営を進める上で、どのような組織にしていけばよいかがよく分かった。

itou_to

0

データ活用と組織構成の関連性について理解できた。

taku630619

0

大変勉強になりました。

tetsu1991

0

チームで各々の役割を踏まえ、データサイエンスを駆使しビジネスの変革、競争優位性を高めていく
ことが重要である。
とは思うが、兼務することを考えると、どの立場においても、リテラシーの向上が前提条件になり、
多忙な足元業務を熟しながら、リテラシーを向上させ、データを洗い出し加工し分析し纏めること
を考えると少し気が遠くなりました。

atdaidai

0

自社の組織や業務内容を十分把握したうえで、価値あるデータをどのように分析し活用するかが重要であることを学んだ。

kjmmy629

0

業務で活用できるよう意識します。

rieko_n

0

データ分析のエキスパートがいたとしても意思決定者など縦横のコミュニケーションがないとビジネスはうまくいかないことを学んだ。ビジネスに活かせるよう学習を重ねたい。

kumagofishing

0

西内氏については「統計学が最強の学問である」が話題になり読んだときから存じ上げているが、データ分析と活用に関するお話は大変興味深く拝聴することができた。今は投資管理のための資本コスト計算に統計学の初歩的な知識を活用するだけの立場にすぎないが、組織的にデータ分析を戦略策定に活用するような機会に巡り合いたいものである。

0691021

0

我が社にデータ分析を行う組織チームの中に、業務知識が豊富な人間が
いるのか疑問に思った。

takahashi_ma

0

単に作業するだけでなく、「何のための分析か」「この結果で何を意思決定したいか」を営業担当者と深くコミュニケーションを取ることで、データの価値を高められそうです。

itakazu1961

0

「ボス」「エキスパート」「データマネージャー」「分析担当者」専任が重要なポイントであることを理解した。外部から調達してもコミュニケーション力に問題があれば機能しないところが人選の難しいところだと思う。

erica_d

0

非常に勉強になりました

satoshi-matsuo

0

データ分析は専門家がするものという考えを改め、意思決定者と分析者が密にコミュニケーションをし、それを社内で示すことがデータドリブンの文化を醸成していくと思う。

cheese0323

0

データを使って無駄なく仕事を進めたいと思った。

dxdx-seiji

0

データ分析報告における「インフォーマルな組織の活用」という点は新たな着眼点で実際に活用の余地があると感じた。

shi_yu

0

組織ごとのデータ分析の進め方を考えていかないと上手くいかないと思いました。

kikuemi

0

分析と意思決定のコミュニケーションの大切さ

amemiya_k

0

データ分析とコミュニケーションの大事さを感じた

tactic

0

データ分析から出た結果をどれだけ変革に活用できるかが重要であると理解した。意思決定者の強いリーダーシップが求められることも理解できた。

meggie1x8

0

データの重要性をよく話をするが、「データ分析者」の役割と「意思決定者」への連携が明確化されず、データを活用しきれていないのが現状であるため、今回学習した内容を活用し、月次データをレビューするプロセスと改善へ活用するプロセスを構築したいと思う。

mexico2011

0

データ分析組織の作り方において、分析者と意思決定者の間の密なコミュニケーションが大切であることを学ぶとともに、フォーマルだけでなくインフォーマルな方法でも時によって柔軟に対応することの大切さを学んだ。

tribute

0

データ活用の必要なサイクルがデータ収集、データ分析、意思決定、現場への的確なフィードバックであることと、分析担当者と意思決定者の密なコミュニケーションが必要であることを理解しました。

katou-h

0

リーダーシップ、データ収集の現場、データ分析マネージャー、分析担当者の4つの役割について、自社に当てはめてどのような体制が良いのか考える良い学びとなった。

daisaka

0

漠然とDXを進めるのではなく役割分担、かつ役割間のコミュニケーションが重要であることを理解しました。

hassyg

0

データ分析はよいが、それを鵜呑みにせずにどこまで議論し解を導けるかが最終的な問題。そのための準備段階、必要な事項として本動画はよい内容だった。意識して取り組みたい。

miwa303030

0

適材適所とはよく申しますし、有しておくべき経歴といったイメージもありますが、それが意外に実務のなかでの役割分担では、そう上手く働かない、その理由について、腹落ちする説明があり、非常に腹落ちするものでした。

rw1026

0

業務で効率化を図るため検討したい

792029

0

意思決定者とのコミュニケーションが大事というのはとても良くわかりますが、実際会社の規模が大きくなると直属の上司は自身の直属の上司からの指示に追われていて、中々配下の意見等には目が行っておらず、かなり保守的です。本当の意思決定者に意見を届けるには、何段階も上の意思決定者とコミュニケーションをとる機会があればいいのですが、部署にもよりますが、現在の部署ではそれも難しいです。アンケートでも何でもいいので、2，3段階上の意思決定者まで現場の意見を届けられればいいと思いました。

ooha_to

0

インフォーマルな組織構造も、DX推進に有効であることを学んだ。現場のエキスパートのデジタルリテラシー向上が課題であると感じた。

kanbara-t

0

データー活用において、必ずしも高度な専門的な能力は必要ではなく、どちらかと言うと分析結果というよりは分析の作業プロセスの理解、社内外のＩＴシステムやデータベースの土地勘が重要であることを理解した。今後データ活用して業務を行う際は、最低限の分析結果に対するリテラシーは必要ながら、物事の本質（経営状況等）を見極めて対応していきたい。

araki1083pad

0

データも経営資源の１つと考えれば、意思決定とコミュニケーションが重要であると理解しました。

uriko2

0

どの活動でも「コミュニケーション」は大きく成果に左右するのだと感じた、「コミュニケーション」の円滑化は、人間力に左右されると思いますので普段から腹を割ってなんでも話せる関係が必要だと感じた。

008shinji

0

データ活用の際は、分析ができるメンバーをチームに入れる必要があることを覚えておくこと。