スタシルではデータ分析を社内で行えるようにすることをお勧めしています。でもデータ分析を内製化するのって大変だと思っていませんか？
2022年12月と少し前の情報ですが、内製というキーワードで、１つ興味深い動画で出会ったので紹介させていただきます。日本マイクロソフトでエバンジェリストを務められている西脇資哲さんの動画で、「DX 化成功の秘訣は「内製化」にあり！その理由を解説します！ビジネスで使える IT ネタをお届けする「ネタバース」」というタイトルです。ビジネスの考え方としても純粋に興味深い内容になっていますので、ぜひ一度ご覧になってください。
動画を見ていただくのが一番よいのですが、すごくざっくりと要約すると、日本の企業ではシステム開発などで外注をすることが多いです。アメリカでは技術者の70%が事業会社に所属しています。逆に日本は30%程度しかいないと言われています。でも外注をすると、毎回新しいことをするたびに、「社外との打ち合わせ」「仕様の確認」「見積」「発注」「成果物の内容を確認」というようにものすごく時間と手間がかかる。現在のビジネスはものすごいスピードでサービスが更新されていく、このスピードについていくためには、どう考えても外注では無理。ビジネスのアジャイル化をするためには内製にシフトしていくことが重要。人材不足という問題もありますが、そう簡単に能力のある人を中途採用することも難しい、今いる人でどうしていくかを考えていかねばならないとと説いています。
こちらの動画では、システム開発について述べていますが、他のことでも全く状況は同じだと思うんです。もちろんデータ分析に関しても。もちろん、有能な専門のデータアナリストを常駐契約できているのであればなにも問題はありません。スポットで依頼をするのであれば、課題の説明から、見積もり、稟議、発注、データの説明、・・・と非常に手間と時間がかかります。システム開発であれば社内でまずこれをやりたいということから見積依頼ができるでしょうが、データ解析であればそもそも課題を見つけていない状況で、見積もりや稟議ができるのか、という始められるのか、という問題もあります。
それが社内である程度の分析ができればどうでしょう。社内のデータへのアクセス権さえあれば、思いついた段階から分析を行うことができます。外注ではアイデアレベルで試しに、なんて絶対に無理ですよね。しかもデータの内容については、その会社にいる方には外注はぜったいに敵いません。理解度が圧倒的に上です。当たり前ですが、データ自体の説明時間も入りませんしね。システム開発のようにひとかたまりでないため、データ解析は必要な時に必要な分できます。特に普段からのデータ確認が課題発見に繋がるため非常に重要と言えます。そう考えると、データ分析の場合、システム開発よりも内製のメリットが大きいと言えそうです。
では、今いる人でデータ分析を内製化するにはどのようにすればよいでしょうか。
スタシルではChatGPTを使って、数学に詳しくなくても手軽に統計分析を行うための方法の提供を行っています。ぜひスタシルのサービスを利用して、データ分析の内製化を実現してみませんか？
