Google Data Analyst 5W

少し空いてしまったが、いよいよ最終週。

データアナリストとしてのキャリア

データアナリストと言っても、様々な業界、様々な分野でそれぞれの仕事がある。重要なのは、そこでどのようなデータアナリストになりたいかを見つけること。

どんなアナリストになりたいか?

  • 社内でデータにたどりつくまでに時間がかかった(リスクを取り、信頼を得るため)
  • データに基づかない判断で動くシーンが気になる
  • 学ぶことは進歩。学ぶ意欲がある人はサポートしたい

自身の分析で経営に影響を及ぼすことも魅力的だけど、データの利活用を広め、求める人にはそのサポートをして、その人が新たに経営にインパクトをもたらすことも同じ用に魅力を感じる。

そうした人たちが少しずつ広がり、考え方が浸透してより大きな仕事を任せられるようになっていくことが目標に近い気がする。

データと公平性

観察や直感は便利なツールだが、偏見やバイアスに囚われやすい。データを使うというのはそうしたバイアスを取り除くための方法として有益である。一方でデータを使うことでバイアスが強まってしまうケースがある。

例えば、男性が多い企業で男性の管理職比率を女性のそれと比較して、男性の方が管理職比率が高いからさらに教育プログラムを施そう、という判断は誤っている。

調査の設計から報告段階に至るまで、重要なのは公平性をいかに担保するのか考えることである。
社会的なコンテキストを読み解き、過酷な環境にいる人々のことに意識を向けることがアナリストには求められる。

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