Best Practices, BI Leadership

未来のアナリストに会う - Yasmine Ndassa氏、Comcast Cable社

このブログは、連載「未来のアナリストに会う」シリーズの一部です。本シリーズでは、今日、将来を見越して、組織を変革し、その過程において自身のキャリアを進化させているアナリストを紹介しています。

自分のキャリアのテーマを定義するように求められたら、「科学的な方法を適用するためのサンドバックを探すこと」と答えます。生物物理学者としての教育を受けた私は自分のキャリアの早い時期に、問題解決の化学的方法を学びました。つまり、問題を特定し、仮説を立て、データを使用してそれをテストするための実験を行い、結果を分析して、論文または語るべきストーリーに達するまで、作業を微調整し続けます。ビジネスの世界で、このスキルが膨大な価値を持つことに、すぐに気付きました。今日に至るまで、引き続き、解決すべき問題について仮説を記述しています。

私は、人事部門のメンバーとしてComcastに招かれましたが、ちょうどそのとき、人的資本分析に向けた大規模な戦略的変革が行われていました。Comcastは、信じられないほど顧客中心の組織で、私達の成功は、顧客と従業員の間の建設的なやり取りにかかっていました。最も重要なビジネス資産である従業員に関するレポートと分析を人事リーダーに提供するのが、私の仕事でした。

今日、私は、Xfinity Consumer Services(XCS)における報酬、戦略およびインサイトチームのシニアディレクターとして、営業組織に属し、2つの職責を担っています。私の時間の半分は、テクノロジーの革新と社内での実施可能性に関する作業に費やしています。もう半分は、データの分析とデータからストーリーを導き出すことです。私は科学者としての教育を受けていますが、本質的にはストーリーテラーです。

「分析のトロイの木馬はデータである」

私が、自分のキャリアの中で新しい分析ツールに移行するときは常に、その必要に迫られていました。最初にTableauを使い始めたのは、Excelで大量のレポートを作成するために時間を費やすことにうんざりしたからです。より適切で、より効率的な作業方法にする必要があると考えました。

2018年にComcastにおいてThoughtSpotへの移行を先導したときは、チームと私が、ビジネス戦略を推進するためのデータベースのインサイトをチャネルリーダーに提供する方法を必要としていたからです。私達の時間の70%は、データ分析を開始できる状態となる前のデータの探索と準備に費やされていました。ビジュアライゼーションツールを使用しても、私達の時間の5%しかストーリーを語ることに費やせないことを実感しました。同じ質問を自分に投げかけていました:「もっと適した方法はないのか?」

私は、データをインサイトに変えるために私達がとってきた手順を踏まずに、そのプロセスを劇的に簡素化するツールを求めて、業界内を詳しく調べました。 ThoughtSpotと、それによっていかに早くインサイトを見つけることができるかを知ってすぐに、それがゲームチェンジャーになりうると分かりました。ThoughtSpotは、組織内でパラダイムシフトを生み出しました。もはや回答を得るためにダッシュボードを作成する必要はなく、データに直接質問して、回答を得るだけです。余計な手順はありません。

ユーザーの能力を高める

これは、速度と規模の点で感動させるものであっただけでなく、その簡易性はこれまで見てきたどんなものとも異なっていました。「もっと適した方法はないのか?」と自問する代わりに、新しい質問を自分に投げかけました:「分析のパワーを与えた場合、ビジネスユーザーは何ができるようになるか?」私の立場では、ツールがビジネスにもたらす価値だけでなく、その使用率や、導入する新しいテクノロジーに皆が適応できるよう支援することを常に考える必要があります。エンドユーザーの役割において、ThoughtSpotがもたらすことのできる価値を示すことにわくわくしていました。

最近、ThoughtSpot DataFlowの使用を開始しましたが、これによって、分析用のデータソースへ直接接続することができるようになりました。これは、組織内での使用率に大きく影響します。たとえば、私が2年前にThoughtSpotを導入してから、ThoughtSpotについて知っているが、それを使いたがらないビジネス部門の同僚がいました。彼女は、引き続き、Teradataからデータを抽出するためにクエリーを実行し、TableauとExcelを使用して必要なビューを取得し、それらをPowerPointにコピーして、会議を実施していました。DataFlowなら、彼女のこのプロセス全体がなくなります。現在彼女は、ThoughtSpotから直接データを検索し、必要な回答を得て、それらをピンボードに保存し、ThoughtSpot内で直接プレゼンテーションモードを使用して会議を実施しています。彼女は自分の役割においてより効率的になり、以前は決して使わなかったテクノロジーを使用しています。私達がそれを簡単にしたからです。

データに対する愛のために

現時点では、必要なデータの約80%をThoughtSpotで保持しています。それが100%に達し、すべてのリクエストを完全に自動化できる日を待ち望んでいます。そうすれば、私は自分の時間を「分析したいものリスト」と呼んでいるものに再度集中的に費やすことができるからです。AI領域の中で、興奮を覚えている遥かに複雑でインパクトの強いプロジェクトに挑むことができるようになります。

アナリストとして成功するには、根本からデータを愛する必要があります。陳腐に聞こえますが、真実です。分析に興奮を感じながら取り組めば、あなたの取り組みに形として現れ、そのような興奮が職場にもたらされれば、あなたの周りの全員がそれを感じとるでしょう。また、言うなれば、分析の中で「自分にピッタリのものを見つける」必要があります。アナリストの中には、技術的に高いレベルに達することを好むものもいれば、データのストーリーを語ることを好むものもいます。

私自身のキャリアにおいては、両方を楽しんできたと言えます。自分自身のデータを調達するのも好きですし、それを組み立てて実用的な話を作ることも楽しんでいます。そのスペクトルのどこに属するのかを理解して、あふれるほどの情熱を注げば、他のすべてのものは自ずとついてくるでしょう。

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