Google Data Analyst 3W 1

データのライフサイクル

データは生き物ではないが、ライフサイクルを持っている。この章ではそれを学ぶ。

新入りがチームのポジションを得るには?

やはりチームに足りていないものを伸ばすことが必要。技術的、あるいは経験が必要になるスキルが最も有効。

自分の経験をまとめておく。

チームに足りていないものをどう見つけるか

客観的にチームを見つめる。まずはチームメンバーが何の仕事を担当していて、どういった仕事へのこだわりを持っているのかを言動から探る。

自分が持っている・伸ばしたいスキルと照らし合わせた時に、チームメイトに競合するものがなければスムーズ。

そのスキルが必要と認知されるまで

チームに不足しているスキルが、そのチームにとって必要という認識がない場合がある。その場合は少しずつ実績を積んでいくしかない。

大きな当たりを目指すのではなく、小さい成功を小刻みに刻んでいく。

リスクをとる

その流れで進んでいくと、いずれ「頼られる」「任される」フェーズに移動していく。この際には自分を信じてリスクを取っていくことが必要。

依頼内容にスキルが追いついていない場合は鍛錬し、少しでも精度を上げていく。

自信を持つ

自信なさげな発言や、他人任せな発言をしていると頼られることからどんどん遠ざかっていく。確信を持って発言すること。

データのライフサイクル

  1. 計画:データの取得計画や管理・責任者の決定
  2. 取得:様々なソースからデータを集約
  3. 管理:維持と管理。保管方法なども決める
  4. 分析:データを活用する
  5. 保管:長期的に再利用可能な状態にする
  6. 破棄:すべてのデータを破棄する

データ分析ライフサイクルの 6 フェーズ(問いかけ、準備、処理、分析、共有、行動)とは別の概念なので混同しないこと!

基本サイクルは上の通りだが、組織が何を重視しているかによってアーカイブ寄りになったり、分析寄りになったりしてサイクル数が変わる。
重要なのは、厳格なフェーズによってライフサイクルを定義すること。

データアナリストは、データの破棄までもしっかり念頭におく。

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