データ分析は、ビジネスにおいて重要な役割を果たすツールです。しかし、データ分析を行うには、様々なスキルや知識が必要であり、また、多くの課題や困難に直面することもあります。データ分析プロジェクトは、成功するときもあれば、失敗するときもあります。

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では、どうすれば、データ分析プロジェクトを成功させることができるのでしょうか？

本記事では、2023年8月に共立出版から発売された『データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする』という書籍を紹介します。この書籍は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されています。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができます。

本記事では、この書籍の内容を概観し、データ分析プロジェクトの成功に役立つポイントや注意点を抽出してみます。また、この書籍がどんな人におすすめなのかも紹介します。

本書の構成

本書は、以下のように3つのパートに分かれています。

• Part Ⅰ「えーあい」でなんとかして！

このパートでは、「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクトや自分が期待した結果しか認めないクライアントなど、データ分析プロジェクトの目的や要件が不明確だったり不合理だったりする場合の失敗事例が紹介されます。

このパートでは、「AI」という言葉の曖昧さや誤解が引き起こす問題や、「目的変数」や「季節性」などの基本的な概念の重要性が強調されます。

• Part Ⅱ翻弄されるデータサイエンティスト

このパートでは、「成功した報告しか聞きたくない」や「頑張って予測していたのは……」など、データサイエンティスト自身が分析結果に対して偏見や先入観を持ってしまったり、クライアントや上司とのコミュニケーションがうまくいかなかったりする場合の失敗事例が紹介されます。

このパートでは、「ドメイン知識」や「政治的な数字」などの分析における落とし穴や、「スタイルの違い」や「ターゲティングの必要性」などの分析者と依頼者との関係性の重要性が強調されます。

• Part Ⅲその失敗を超えてゆけ

このパートでは、「カオス状態のBIレポート」や「最終報告が終わってから集計の仕様が決まる」など、データ分析プロジェクトの進行や成果に影響を与えるデータや仕様の問題に直面した場合の失敗事例が紹介されます。

このパートでは、「データ品質」や「仕様変更」などの分析におけるリスクや、「機械学習モジュールの寿命」などの分析における継続性やメンテナンス性の重要性が強調されます。

各パートの最後には、データサイエンティストとしての生き方や人事事情、絶対に失敗しないデータ分析などについて、著者たちの考えや経験がコラムとして紹介されています。

データ分析プロジェクトの成功に役立つポイント

本書から、データ分析プロジェクトを成功させるために役立つポイントをいくつか挙げてみます。

• データ分析プロジェクトは、ビジネス課題を解決するための手段であることを忘れない。

データ分析は目的ではなく手段であり、最終的にはビジネス価値を生み出すことが重要です。そのためには、データ分析プロジェクトの目的や要件を明確にし、クライアントや上司と共有することが必要です。また、データ分析プロジェクトはチームワークであることを意識し、分析者だけでなく、依頼者や関係者ともコミュニケーションを取りながら進めることが必要です。

• データ分析プロジェクトは、科学的なアプローチを取ることが大切である。

データ分析は、仮説を立てて検証するという科学的なプロセスです。そのためには、データ分析における基本的な概念や手法を理解し、適切に選択し、適切に評価することが必要です。また、データ分析は、自分の期待した結果や感覚に沿うものだけを探すのではなく、客観的かつ論理的にデータから事実を導き出すことが必要です。

• データ分析プロジェクトは、データ品質や仕様変更などのリスクを管理することが重要である。

データ分析は、データに依存する活動であるため、データの収集や加工、分析、可視化などの各工程で、データの品質や整合性に問題が生じる可能性があります。そのためには、データの品質を確認し、問題があれば修正することが必要です。また、データ分析プロジェクトは、依頼者や関係者の要望や状況に応じて、仕様が変更されることもあります。そのためには、仕様変更の影響を把握し、対応策を立てることが必要です。

• データ分析プロジェクトは、分析結果をわかりやすく伝えることが大切である。

データ分析の目的は、データから知見を得て、アクションにつなげることである。そのためには、分析結果を依頼者や関係者にわかりやすく伝えることが必要です。そのためには、分析結果の背景や意義、限界や前提条件などを説明し、適切なグラフや表などを使って可視化することが必要です。また、分析結果に対するフィードバックや質問にも対応することが必要です。

本書のおすすめポイント

本書のおすすめポイントは以下の通りです。

• 本書は、実際に起きたデータ分析プロジェクトの失敗事例をもとに再構成されているため、臨場感やリアリティがあります。また、失敗事例の中には、笑えるものや驚くものもあります。本書は、データ分析プロジェクトの失敗を楽しく学ぶことができる一冊です。
• 本書は、データ分析プロジェクトの失敗事例から得られる教訓やヒントをまとめています。また、各事例には、「失敗から学ぶポイント」や「失敗しないためのチェックリスト」などが付いています。本書は、データ分析プロジェクトの成功に役立つ知識やスキルを身につけることができる一冊です。
• 本書は、データサイエンティストとしての生き方や人事事情などにも触れています。また、著者たちは第一線で活躍するデータサイエンティストであり、自身の経験や考えをコラムとして紹介しています。本書は、データサイエンティストとしてのキャリアや将来について考えることができる一冊です。

まとめ

本記事では、『データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする』という書籍を紹介しました。この書籍は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した25のデータ分析プロジェクトの失敗事例をもとに、データ分析プロジェクトの成功に役立つポイントや注意点を教えてくれる一冊です。データ分析に関わる人たちにとって、参考になることが多いと思います。ぜひ、読んでみてください。

: 『データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする』共立出版, 2023年8月