データ分析部門にビジネス上のレゾンデートルを与えるということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

3月にばんくしさんとイベントでご一緒したり個人的に話をする機会*1があったんですが、その際に何度も話題にされていたのが「エンジニア部門やAI部門にビジネス上のレゾンデートル（存在意義）をどう与えるか」というテーマでした。これについては実際にご本人もnoteの記事としてまとめられています。 このnote記事ははてブ数を見るまでもなく各所で多くの議論を呼んだようで、観測範囲ではかなり広汎に分かれた論調が散見されています。そのいずれもそれぞれの界隈*2における実態を反映しているように見受けられ、一口にエンジニア業界・AI業界といってもやはり多様なのだなという感想を持ちました。 ということで既にある程度論点が出尽くしてきた感もありますが、今回のブログ記事ではデータ分析部門の話題に特化した上で、そこに僕の見聞談並びに見解を幾許か付け加えてみようかと思います。ちなみにあまり楽しい話題ではない旨、予め警

[aaasukaaa]

デザインもわりとそう。ROIなんかで全面的に今ある指標のみで測ると価値がなくなるけれど必要性を世界が別の物差しで認識していけるようになればまた違う気がしてる。なので今は大切さに気づいてる経営者のみが着手

[syque]

“かなり以前の草創期から連綿とデータ分析部門を維持し続けている企業の例を見ると、ほぼ例外なく「事業貢献が明確化されている」”

[sn_1054]

https://sl.bing.net/jK5Sa24Q5FQ

[misshiki]

“「自分自身（そして協働する他メンバー）のデータ分析結果がどのようなプロセスを経てどれくらいの金額の売り上げに繋がっているか」を的確にマネジメントレベルに対してコミュニケーションすることがほぼ全て”

[legoboku]

前職は会社から見ればR&D要素の強い名目で採用されたけど、コロナ禍でキャッシュが尽きる可能性あったので、レイオフされた。それに似たような話はデータ組織におこりうる。

[hr-tachikawa]

この辺の話は国家のインテリジェンスでもかなり似通った成功と失敗体験があり、よく研究されているので、関心がある方はその方面からのインプットをお勧めしたい。

[diabah_blue]

身も蓋もないけど分かる話。おまけを脱しないといけないし、おまけではないということを表現しないといけない。