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代表取締役 小川晋一郎
営業から事業部長まで経験したおじさんが
データアナリストに必要なスキルセットを
整理してみた
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株式会社Hakali :事業領域
1.コンサルティン
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2.データチーム育成 3.自社サービス
データを事業価値に変える
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小川 晋一郎
2008年、東京大学工学部システム創成学科卒業後、株式会社リクルートへ入社、HRカン
パニー(現 リクルートキャリア)で「リクナビ」の営業、コンサルタント、データサイ
エンティストとして従事。
2014年、株式会社ビズリーチに転職し、転職サイト「ビズリーチ」のデータサイエンテ
ィスト、プロダクトマネージャーを経た後、新卒事業部長として「ビズリーチ・キャン
パス」をローンチ。
2018年、クラウド型電子カルテ「カルテZERO」を展開するきりんカルテシステムに
CMOとして経営参画。2019年、株式会社Hakali事業をスタートしCEOを務める。
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リクルートで13年間、ウェディング情報サイト「ゼクシィnet」立ち上げや、リクナ
ビの企画担当、エントリーシート効率化サービス「OpenES 」立ち上げなど、新規
事業開発・プロダクト設計・マーケティングを歴任。
2014年より飲食特化の人材ベンチャーであるクックビズ株式会社にジョイン、飲食
業特化型の求人サイト「クックビズ」のプロダクトマネージャー、シェフ・料理人
とつながる食のSNS「Foodion」の立ち上げ・編集長などを歴任し、2017年に東証
マザーズ上場を果たす。Tableauユーザー会大阪理事も務める。2019年4月より
HakaliのCOOに就任。齋藤 理
ITベンチャー数社を経て株式会社ALBERTへ入社。2014年 同社 技術担当執行役員
(CTO) に就任。機械学習を用いた推薦システムの開発やビッグデータ活用プラッ
トフォーム事業の立ち上げなどに従事。2015年に同社にて東証マザーズへの IPO
を経験。同年、独立・起業し 株式会社catabira 代表取締役CEO に就任。エンジニ
ア向けのクラウドサービスや、ブロックチェーンデータのモニタリングSaaS を開
発。2019年6月より 株式会社Hakali 取締役CTO に就任。
Python や Go言語、React などによる アプリケーション開発のほか、ブロックチ
ェーンやビッグデータ領域、Webデザインなど幅広い領域を手がける。
池内 孝啓
CEO
COO
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小川のキャリア
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1年 2年 3年
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なぜこんなキャリアに。。。
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データアナリストという職種特有の問題
マーケター
営業
CS
データ
アナリスト
PM
・
・
・
コスト投下して集客。イベントや広告等ROIがわか
りやすい
圧倒的に売上で評価できる。表彰系とか大体営業が
とりすぎるから気をつけようみたいなレベル。
パフォーマンスはわかりにくいとはいえ、直接カス
タマーと対応しバリューを発揮している。
企画の主体者なので数字責任も持つし評価もされる
「思考プロセス」の一部。出したアウトプットを元
に誰かが動かないと価値がない。PMとも違う。
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データアナリストという職種特有の問題
_人人人人人人人人人人人人人人_
> 圧倒的に価値がみえづらい <
 ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ^Y  ̄
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今日のゴール:マインドフルデータアナリスト
今日は、データアナリストというポジションにいな
がらも心穏やかでいられるスキルについてお話した
いと思います。
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今日のお伝えしたいポイント
依頼者に翻弄されにくく
なるためのスキルセット
野良データアナリストの
単価イメージ
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依頼者に翻弄される他の事例
女性に「悩み相談」を受けたので解決策を教えてあげたらめ
っちゃ不満そう
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依頼者に翻弄される他の事例
解くべき問題は「解決策の提示」ではなく
「感情的な不を取り除いてあげること」と言われている。
共感してもらい
マインドフルになる
前に進める
しかし「共感してくれ」というオーダーは受けていない(言語化されていない)。
業務でも同じように、「解くべき真の問題を理解する」ことが大事。
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データアナリストという職種特有の問題
マーケター
営業
CS
データ
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PM
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コスト投下して集客。イベントや広告等ROIがわか
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圧倒的に売上で評価できる。表彰系とか大体営業が
とりすぎるから気をつけようみたいなレベル。
パフォーマンスはわかりにくいとはいえ、直接カス
タマーと対応しバリューを発揮している。
企画の主体者なので数字責任も持つし評価もされる
「思考プロセス」の一部。出したアウトプットを元
に誰かが動かないと価値がない。PMとも違う。
とくにデータアナリストは「誰かが動くこと」で初めて事業推進に
貢献できるため、依頼者がきちんと動けるためのサポートをしてあ
げることが大事。
そうでないと「こんなに正しいこと言ってるのに、結局何も変わら
ない。データ活用なんて幻想なんだ」という話になってしまいがち。
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(マインドフル)データアナリストに必要なスキル
問題設定
レイヤー
問題解決
レイヤー
やること スキル
• レポート先の人の課題(事業課
題・組織課題)の整理
• ヒアリング/ファシリテート
• 事業課題/組織課題の構造理解
(現実のモデル化スキル)
• 寄り添うコミュニケーション
• どんなことが言えれば
上記が解決できるかの見極め
• 実データ抽出
• 加工、統計処理
• データの検証
• 可視化、説明用資料作成
• レポーティング作成
• 論理力(数学の証明みたいな感じ)
• SQL等データソースからデータ抽出
• Python等統計処理ツール
• Tableau等BIツール
• ドキュメンテーション
「問題設定スキル」の高い人は、依頼側が欲しいものを理解している
ので、上がってくるアウトプットを「外さない」。
結果的に、依頼側としてもかなり任せられる気持ちになる。
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具体的には?
• 事業/組織の全体像(もしくは自分の担当領域)を定期的に描き続けて、
関係者と議論しながら更新し続ける
• 定期的に各部門の人たちと接点を持って課題感を聞き続ける
 データみたい、と言われたタイミングで自分なりの仮説を既に持っ
ている状態が理想
• コンサルで入る時も、まず上記を(ざっくりでも)完成させています
【事業モデルを書き続けてビジネス全体の理
解の粒度を上げる】 【インタビューを元に課題を整理】
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マインドフルデータアナリスト
• ビジネスサイドの激しい要望に
音速で答える作業者、ではなく
• ビジネスサイドの問題を整理言
語化し、事業推進をリードする
「事業企画」的な人材
「データ分析」の外側に答えがあることも多いと思っています!
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マインドフルデータアナリスト
あとやっぱ瞑想はいいですよ!
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野良データアナリストの
単価イメージ
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単価イメージ(自分の経験/聞いている範囲)
施策の効果検証
単発の
データ分析
データサイエン
ティスト
• コンサル会社若手:200万人月(1.25万円/時給)
• コンサル会社一人前:250万〜300万人月(1.56万〜1.88万/時給)
• ドクターレベル:年収5000万〜1億(2.5万円-5万円/時給)
• 3000円〜5000円/時給
• ただし、フルフルで1人月を1社でとれるほどは仕事が
ない(それだと社員登用している)
• 30万〜50万円/月
(週8H×4週=32時間想定だと1.0万〜1.56万/時給)
• サービス全体をまるっと分析して課題整理してKPIを決める、
現状あるデータを重回帰や決定木等で更に深ぼる等々
もし詳しくお聞きになりたい方いれば、
懇親会のときにでもー
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今日のまとめ
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• マインドフルデータアナリストには、
「問題を設計する」スキルが求められる
(特に依頼者が動けるような、真の問題を整理し
みつけてあげることに価値がある)
• 世の中にはデータ分析(AI系ではなくても)にま
つわる仕事は相当数眠っているが、問題設計スキ
ルがないと発掘して仕事化するのが難しそう
• コンサル稼業は最終的には単価をどう上げるかみ
たいな話になるが、数を増やすと脳のリソースが
きつい(感覚値、がっつり3つ入るともういっぱ
い)。労働集約じゃないものも考えたい。
190620 hakali data_analyst_skill

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  • 1. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 代表取締役 小川晋一郎 営業から事業部長まで経験したおじさんが データアナリストに必要なスキルセットを 整理してみた
  • 2. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 株式会社Hakali :事業領域 1.コンサルティン グ/分析実務 2.データチーム育成 3.自社サービス データを事業価値に変える - update your indicator -
  • 3. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 小川 晋一郎 2008年、東京大学工学部システム創成学科卒業後、株式会社リクルートへ入社、HRカン パニー(現 リクルートキャリア)で「リクナビ」の営業、コンサルタント、データサイ エンティストとして従事。 2014年、株式会社ビズリーチに転職し、転職サイト「ビズリーチ」のデータサイエンテ ィスト、プロダクトマネージャーを経た後、新卒事業部長として「ビズリーチ・キャン パス」をローンチ。 2018年、クラウド型電子カルテ「カルテZERO」を展開するきりんカルテシステムに CMOとして経営参画。2019年、株式会社Hakali事業をスタートしCEOを務める。 株式会社Hakali:役員紹介 リクルートで13年間、ウェディング情報サイト「ゼクシィnet」立ち上げや、リクナ ビの企画担当、エントリーシート効率化サービス「OpenES 」立ち上げなど、新規 事業開発・プロダクト設計・マーケティングを歴任。 2014年より飲食特化の人材ベンチャーであるクックビズ株式会社にジョイン、飲食 業特化型の求人サイト「クックビズ」のプロダクトマネージャー、シェフ・料理人 とつながる食のSNS「Foodion」の立ち上げ・編集長などを歴任し、2017年に東証 マザーズ上場を果たす。Tableauユーザー会大阪理事も務める。2019年4月より HakaliのCOOに就任。齋藤 理 ITベンチャー数社を経て株式会社ALBERTへ入社。2014年 同社 技術担当執行役員 (CTO) に就任。機械学習を用いた推薦システムの開発やビッグデータ活用プラッ トフォーム事業の立ち上げなどに従事。2015年に同社にて東証マザーズへの IPO を経験。同年、独立・起業し 株式会社catabira 代表取締役CEO に就任。エンジニ ア向けのクラウドサービスや、ブロックチェーンデータのモニタリングSaaS を開 発。2019年6月より 株式会社Hakali 取締役CTO に就任。 Python や Go言語、React などによる アプリケーション開発のほか、ブロックチ ェーンやビッグデータ領域、Webデザインなど幅広い領域を手がける。 池内 孝啓 CEO COO CTO
  • 4. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 小川のキャリア 営業 採用コンサル データサイエン ティスト 事業部長 CMO CEO DS/PM 1年 2年 3年 2年 2年 1年 4か月
  • 5. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. なぜこんなキャリアに。。。 営業 採用コンサル データサイエン ティスト DS/PM 事業部長 CMO CEO データ分析面白い! 限界!
  • 6. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. なぜこんなキャリアに。。。
  • 7. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. データアナリストという職種特有の問題 マーケター 営業 CS データ アナリスト PM ・ ・ ・ コスト投下して集客。イベントや広告等ROIがわか りやすい 圧倒的に売上で評価できる。表彰系とか大体営業が とりすぎるから気をつけようみたいなレベル。 パフォーマンスはわかりにくいとはいえ、直接カス タマーと対応しバリューを発揮している。 企画の主体者なので数字責任も持つし評価もされる 「思考プロセス」の一部。出したアウトプットを元 に誰かが動かないと価値がない。PMとも違う。
  • 8. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. データアナリストという職種特有の問題 _人人人人人人人人人人人人人人_ > 圧倒的に価値がみえづらい <  ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ^Y  ̄
  • 9. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 今日のゴール:マインドフルデータアナリスト 今日は、データアナリストというポジションにいな がらも心穏やかでいられるスキルについてお話した いと思います。
  • 10. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 今日のお伝えしたいポイント 依頼者に翻弄されにくく なるためのスキルセット 野良データアナリストの 単価イメージ
  • 11. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 依頼者に翻弄される他の事例 女性に「悩み相談」を受けたので解決策を教えてあげたらめ っちゃ不満そう
  • 12. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 依頼者に翻弄される他の事例 解くべき問題は「解決策の提示」ではなく 「感情的な不を取り除いてあげること」と言われている。 共感してもらい マインドフルになる 前に進める しかし「共感してくれ」というオーダーは受けていない(言語化されていない)。 業務でも同じように、「解くべき真の問題を理解する」ことが大事。
  • 13. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. データアナリストという職種特有の問題 マーケター 営業 CS データ アナリスト PM ・ ・ ・ コスト投下して集客。イベントや広告等ROIがわか りやすい 圧倒的に売上で評価できる。表彰系とか大体営業が とりすぎるから気をつけようみたいなレベル。 パフォーマンスはわかりにくいとはいえ、直接カス タマーと対応しバリューを発揮している。 企画の主体者なので数字責任も持つし評価もされる 「思考プロセス」の一部。出したアウトプットを元 に誰かが動かないと価値がない。PMとも違う。 とくにデータアナリストは「誰かが動くこと」で初めて事業推進に 貢献できるため、依頼者がきちんと動けるためのサポートをしてあ げることが大事。 そうでないと「こんなに正しいこと言ってるのに、結局何も変わら ない。データ活用なんて幻想なんだ」という話になってしまいがち。
  • 14. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. (マインドフル)データアナリストに必要なスキル 問題設定 レイヤー 問題解決 レイヤー やること スキル • レポート先の人の課題(事業課 題・組織課題)の整理 • ヒアリング/ファシリテート • 事業課題/組織課題の構造理解 (現実のモデル化スキル) • 寄り添うコミュニケーション • どんなことが言えれば 上記が解決できるかの見極め • 実データ抽出 • 加工、統計処理 • データの検証 • 可視化、説明用資料作成 • レポーティング作成 • 論理力(数学の証明みたいな感じ) • SQL等データソースからデータ抽出 • Python等統計処理ツール • Tableau等BIツール • ドキュメンテーション 「問題設定スキル」の高い人は、依頼側が欲しいものを理解している ので、上がってくるアウトプットを「外さない」。 結果的に、依頼側としてもかなり任せられる気持ちになる。
  • 15. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 具体的には? • 事業/組織の全体像(もしくは自分の担当領域)を定期的に描き続けて、 関係者と議論しながら更新し続ける • 定期的に各部門の人たちと接点を持って課題感を聞き続ける  データみたい、と言われたタイミングで自分なりの仮説を既に持っ ている状態が理想 • コンサルで入る時も、まず上記を(ざっくりでも)完成させています 【事業モデルを書き続けてビジネス全体の理 解の粒度を上げる】 【インタビューを元に課題を整理】
  • 16. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. マインドフルデータアナリスト • ビジネスサイドの激しい要望に 音速で答える作業者、ではなく • ビジネスサイドの問題を整理言 語化し、事業推進をリードする 「事業企画」的な人材 「データ分析」の外側に答えがあることも多いと思っています!
  • 17. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. マインドフルデータアナリスト あとやっぱ瞑想はいいですよ!
  • 18. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 野良データアナリストの 単価イメージ
  • 19. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved.
  • 20. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 単価イメージ(自分の経験/聞いている範囲) 施策の効果検証 単発の データ分析 データサイエン ティスト • コンサル会社若手:200万人月(1.25万円/時給) • コンサル会社一人前:250万〜300万人月(1.56万〜1.88万/時給) • ドクターレベル:年収5000万〜1億(2.5万円-5万円/時給) • 3000円〜5000円/時給 • ただし、フルフルで1人月を1社でとれるほどは仕事が ない(それだと社員登用している) • 30万〜50万円/月 (週8H×4週=32時間想定だと1.0万〜1.56万/時給) • サービス全体をまるっと分析して課題整理してKPIを決める、 現状あるデータを重回帰や決定木等で更に深ぼる等々 もし詳しくお聞きになりたい方いれば、 懇親会のときにでもー
  • 21. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. 今日のまとめ
  • 22. Copyright © Hakali Inc. All Right Reserved. • マインドフルデータアナリストには、 「問題を設計する」スキルが求められる (特に依頼者が動けるような、真の問題を整理し みつけてあげることに価値がある) • 世の中にはデータ分析(AI系ではなくても)にま つわる仕事は相当数眠っているが、問題設計スキ ルがないと発掘して仕事化するのが難しそう • コンサル稼業は最終的には単価をどう上げるかみ たいな話になるが、数を増やすと脳のリソースが きつい(感覚値、がっつり3つ入るともういっぱ い)。労働集約じゃないものも考えたい。