データサイエンティストというには大げさですが、資料を上司に渡され、ユーザーのデータの可視化、ビジュアライズすることになりました。
表だけではなく、これまでブログに投稿していたような箱ひげ図や棒グラフを作成しました。
面倒なことになりたくないので具体的な業務は話せませんが、やってみて思ったことを話します。
BIツール
BIツールというと、発信力のある会社使われている技術を見ているとTableauが多いのですが、うちの会社が選んだのはQlikViewです。
リコーのような大手でも使われているようですし、QlikView自体はデスクトップで作成した画面がWebでも同様に見れる点はよく出来ているなと思います。
安い製品ではありませんが、これを社内で開発することを考えると元は取れます。
でも、やっぱりこういうのって痒いところに手が届かないよなーと思います。
QlikViewが悪いのではなく、ツールの限界なのかなという気はしています。
Pythonでやりたいように作るのとは勝手が違いました。
私の技術力が足りないのかもしれませんが。
大事なのはコミュニケーション力
綺麗な画面を作ってユーザーに喜んでもらえる自信はあります。だがそれは本来の目的ではありません。
本来の目的であるユーザーが知りたいゴールへ導けるかはわかりません。
データをビジュアライズして見せるだけでは終わりではなく、ユーザーと対話しなければならないかなあという印象です。
可視化してわかりやすくなったとはいえ、ユーザーが箱ひげ図などのチャートを正しく理解出来るかというと補足が必要な気がします。
これに対して、私も可視化しただけでもここから何を知りたいのかは、私は漠然としかわかりません。
いざ仕事でデータビジュアライズをやってみたのに、私のモチベーションが上がりませんでした。その理由はこの点なのかなと思いました。
趣味だったら自分が知りたいデータを集めて、自分が知りたいようにデータを加工してビジュアライズすれば終了です。
ですが、仕事では、ユーザーの存在が欠かせなくなってきます。
- データ分析側が得意なこと：データに関する知識
- ユーザーが得意なこと：どのドメインに関する知識
ドメイン知識とデータ知識の二つが相乗効果が必要であり、それを実現するにはユーザーと対話が欠かせません。
ただ、データからわかることを「説明」するだけではなく、もう一歩踏み込んで、ユーザーと「対話」して、より掘り下げていく。
ユーザー側もこんな風に分析すればわかるかなあと漠然と依頼しており、わかったことを踏まえて、更に知りたいことが出てくるでしょうし、本当に知りたいことがわかってくるかと。
そうなると単純に仕様を満たしたシステムを納めるのと比べると終わりがないので、SIerの業態だとビジネスとしてはどこかで区切りをつけないと赤字になってしまいそうです。
もちろん膨大なデータをクリーニングしたり前処理する部分についてはエンジニアリングが求められますが、一般的なソフトウェア開発者よりもコミュニケーション力とかフットワークの良さ、ドメイン知識などが求められる印象です。
これってプログラマーとかエンジニアというよりいわゆるシステムエンジニアとか上流工程をやってきた人が適してる？と感じました。
今回の仕事は、ユーザーとの対話は優しい上司がやって来てくれるので期待です。
おまけ（追記）
作業中は、下記の記事を読んでテンションを上げてました。
100倍とは言いませんが、3倍くらいにはなりました。
