仰々しい話はさておき、とにかく始めようサッカーをやってみたいと思ったら、とにかくボールを持って外に出て遊んでみるだろう。先にルールブックをまず読み込んで、どんなスパイクならうまく走れるかやどんなウェアならコンディションが良くなるかを調べ、動画でポジショニングを研究してからにしよう、ではうまくはならない。そこで「データ分析はどう始めたらよいだろう」と考えている人に向けて、こうやるのが良いのではないかという提案をしてみたい。身近な問題のちょっとした改善に手を付けるまず、ごく身近な問題についてやってみるのが一番良い。営業やマーケターならば今までうまくいった提案やうまくいかなかった提案を整理してそれを次回の資料に生かす、Webだったらちょっとページを変えてみてどうなるかを検証してみるといったことだ。会社の戦略のためのとかをいきなりやりだしても、技術的にも政治的にもうまくいかない。身近なことで実績を積んで信用を積み上げるのが先だ。金をかけないど素人がプロと同じ道具を使ったところで使いこなせるわけもない。そこらへんで売っている道具で十分だ。高性能な道具で損をするわけでもないので金が有り余っているのであれば買っても良いだろうが、通常はそういう状況にはない。手元にあるorすぐ手に入るツールでやってみる金もそうだが、それより大事なのは時間とやる気である。どんなツールがいいかを調べ、予算を確保して見積もりを取り、導入が決定してから実際に導入されるのを待って・・・なんてことをしていたら数か月ぐらいはあっという間に過ぎるし何よりやる気が失せる。手元にあるExcelやすぐ手に入るRやPythonでかまわないのでとにかくすぐに取り組んでみること。それはデータ分析を始める時だから有効なのであって、本来であれば目的に合わせてツールを使うべきでツールありきであってはいけない。そんなことを考えるのはもっと先でいい。失敗するデータ分析には失敗の要因がたくさんある。データ分析プロセスの概要の各フェーズのどこかで大失敗があればプロセスが全部ダメになるし、その企業の組織や文化の問題に直面することもあるだろう。やってみて失敗して、何がダメかを考えて修正する。その繰り返しでしか身につかないこともある。この検証と失敗のプロセスはまさにデータ分析そのものであり、つまりはこれが出来ないということはデータ分析ができるようにもならない。期待しすぎないデータ分析をしたら何かがすぐに劇的な改善をする、なんて都合の良いことは宣伝記事以外では滅多に起きる話ではない。データ分析は「掛け算」の仕事なので特に中小企業の場合には大きなインパクトは簡単には出せないだろう。それでも小さな改善を繰り返せばやがて大きな結果にはつながってくるのだが、先のことを考えすぎて途方に暮れるぐらいであれば目の前のことをちょっとづつ続けていく方がうまくいくのはデータ分析に限らない。役割分担がどうとかは後でいいデータ分析プロセスを組織の中でどう役割分担したらいいのかを考えてみたとか分析者は目的の決定に関わってはいけないとかこのブログではいろいろ書いているが、どうあるべきかを考えて手が出せなくなってしまうのであれば忘れてしまう方がよい。理由をつけてやらないのが一番悪い一番悪いのは、プログラミングができないから、数学がわからないからと理由を付けて何もやらないことだ。繰り返すが、とにかく身近な問題に手元にあるツールでやってみて、細かい話は後で考えればよい。実は今回の話は若手にデータ分析を教える際にどうしているかの話でもあり、SQLの問題を解かせたりするよりも実際の問題に着手させ、その中で課題を解決する方が最初の取り組みとしてはよいのではないか、ということでこのような方針で教えており、うまくいっているとは自分では思っているが本当の答えはずっと先にならないとわからないかも。よい方法の探求は続けていく。