転職から数ヶ月間は、データ基盤とモニタリング体制の整備、データドリブンなカルチャーの伝播にコミットしていたこともあり、データまわりのツイートをよくしていた。
流れて埋もれていってしまうのも寂しいので、ここにストックしておく。
残念ながらNotionではTwitterのカード表示がサポートされていないので、CalloutとBookmarkリンクで凌ぐことにした。
<aside> <img src="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" alt="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" width="40px" /> 私が現職にDataAnalystとして入社を決めた理由に ・データ活用を会社を挙げて推進していく強い意志 ・役員陣がデータ活用に理解がある（必要なハード/ソフトの基盤整備・定量/定性分析の向き不向き・データ分析の限界など） があるのですが、このブログにそれがよく現れている。
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<aside> <img src="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" alt="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" width="40px" /> 1人目のデータ専任者の場合「データ分析とか機械学習で何でもわかるんでしょ？じゃ、頼んだ！」みたいな期待値で入社してしまうと本当にきついので、 会社の中で発言権の強い人(役員レベル)がデータ活用に理解があり、多大なコストをかけてもデータ活用する強い意志があることは本当に大事だと思う。
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<aside> <img src="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" alt="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" width="40px" /> もちろんデータ分析者自らが、データ活用に必要な前準備や、データ分析でできること/できないことについて社内発信することは大事だけど、 入社したてで何の実績も出してない・何の信頼も得てない人間が、会社全体の意識を変え、データ収集/加工/蓄積/活用の体制を変えるのは並大抵のことではないので
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<aside> <img src="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" alt="https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4acd508a-6f01-42cc-a04c-cb9d44a08df0/Twitter_Social_Icon_Circle_Color.png" width="40px" /> データ活用のイメージが揃っていないことで、期待値のズレや認識の齟齬などが起きている気がしたので、Analyticsチームについてまとめてみた。深夜だからか、前半ポエムみたいになってしまった…。
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Analyticsチームの仕事について | drsprime Kibela
