この仕事をやっていて、眠れないほどしんどい瞬間はどんな時ですか？
結局、いくら能書きを垂れようと、売上・利益にハネない仕事は資本主義の上では意味がないと思っています。
これは、データサイエンティストのような、非定型かつ、まだ白黒がついていない新しい職業においては特にそうでしょう。偉そうなこと言ってるけど何が出来るねん、どう貢献するねん、何がお前のバリューやねん、と自分に問いかける意識は常に持っておいたほうがいい職業だと思います。
こういう状況のもとで、自分自身の仮説が外れて成果が出ないときは非常にヘコ...
みますし、自分の存在意義とは、と思います。
データサイエンスはまだ新しい分野でありながら、昨今のAIブームで大きくその名を知られることになりました。
しかし仮にデータサイエンティストの名前は知っていたとしても、
実際の仕事の中身をよく理解している人は、まだ世の中に多くはありません。
このため、例え大きな期待をもって迎えられた立場だとしても、
最初に周囲の部門を説得し、理解や信頼を得るまでは非常にしんどいプロセスとなります。
データサイエンスにおいて新しい知見を得るためには、横断...
的なデータ活用が必須となるケースが多いため プロジェクトの初めに、今までの業務では協働することのなかった多くの部門と並列的に交渉することが多いです。 先に述べたように、データサイエンスに対する実際の理解はまだまだ足りないのが現実です。 横断的な業務においてはデータオーナーである既存のビジネス部門の協力を得る必要がありますが、 その各部門がデータサイエンスを得体の知れないものと捉えていると、コミュニケーションに多大なコストを払うことになります。 特にデータの宝の山である伝統的大企業ほど組織が大きくコミュニケーションが複雑になるため、 必然的に、データが実際に揃い触り始めるまでのプロセスに多大な努力と時間をかけることになります。 そのような状況下でデータ活用の有用性を訴えるためにも、分かりやすく伝える力は必須であると考えています。
どれだけ分析してもよい示唆が出てこないときは絶望的な気持ちになります。だけど、そこからもう少し踏ん張って諦めずにやっていくと、きらりと光るものを見つけられたりします。その成功体験を積み重ねられると、分析に対する自信が持てるようになっていきます。