何となく脳汁を垂れ流す

データサイエンティスト見習いの卵補佐が少ない脳みその絞り汁をヘンゼルとグレーテルの如く点々と垂らしていくブログ。

データと分析のイマドキのリテラシーと営業と技術の溝。

どちらかというと、頭の整理が出来ていないので、雑記。

 

今、営業とかどちらかというとビジネス職の人向けに、データの分析に必要なリテラシーについてまとめているのだけれど。これがとても難しいなぁと思ってるんですよね。

 

コンサルの人が書いたような、所謂「分析とは」みたいな本を手に取ると、それはそれでとても価値があって、当然よくまとまっているのだけれど。どうしても「イマドキ」の話をしようとすると、技術(テクノロジー)の話は避けて通ってはいけないと思っていて。そうすると、コンサルな人たちが書いた本だとどうしてもそこまで踏み込んだものってないんですよね。

 

じゃあイマドキのデータサイエンスの本とか中心にまとめれば良いのか、っていうと、基本的にこういう本って初学者向けの本でも「技術初心者」向けなので、「手を動かしてみましょう」なんですよね。「手を動かしてみましょう」はどうしても営業職のひとたちにとっては流石にハードルが高すぎるという。

 

というところで、要するに、「テクニック」を身につけたり、「テクノロジー」を使えるようになる必要は無いけど、理解を深める必要はある人達、に対する平易な説明、というのはとても難しいなぁと思うわけです。

 

あくまで営業とかマネジメントはそっちが本職なので。機械学習を自分で手を動かしながら覚えていく、というようなことは、「あってはいけない」とは言わないけれど、「そこに時間使うべきじゃない」とは思っているのです。けどイマドキの分析を売りにしてる会社なので、そこを避けては通れないという、このなんとなく矛盾したような感じ。

 

ざっくり課題感でいうと、どうしてもビジネス職と技術職での認識があってなさそうなところが結構あって。

  • そもそもエンジニアとデータサイエンティストとアナリストが一緒くたになってる
  • だからエンジニアの上位互換がデータサイエンティストだと思ってたりする
  • アナリスト=エンジニアだと思ってたりもする
  • 機械学習人工知能とエンジニアリングの違いも当然わかってない
  • ましてやここと統計学との関係なんか全くわかってない
  • もっというと数学的なんか無関係だと思ってるか、中学校以来思い出してない。
  • サイエンスとエンジニアリングの違いも当然わからない
  • 下手すると「分析」と「機械学習」も同じだと思ってる
  • このレベルなので当然、機械学習には教師ありと教師なしがあって~とかいっても伝わらない
  • そもそも社内用語と社外でも通じる用語の違いもわかってない
  • そうなると社内用語を平気で営業プレゼンに持っていったりする
  • 技術用語は基本なんとなくしかわからない。TeradataとHadoopの違いがわからない。
  • だからteradataでhadoop使えるんじゃないですか?とか聞いてくる。
  • そういうレベルの認識だからhadoopは大きなストレージだと思ってる

とかとかとか挙げればきりがなくて、この辺りの認識がきっちりすり合わないといつも不毛なディスカッションになるし、当然よくある営業と技術者の溝がなかなか埋まらないところだよなぁと思うわけです。特に、エンジニアにもこういう種類があります!というレベルの理解すらない、というところに気づいていない技術者、結構多いと思うんですよ。

 

というわけで、このあたりは営業に勉強しろっていうよりも、技術側が噛み砕いて都度説明をしなきゃいけないんだと思うんですよね。技術側は噛み砕いて説明する、ビジネス側は理解しようとする姿勢を見せる。当然、ビジネスについての理解は役割分担逆にして同じ事をする。っていう。

 

とりあえず僕は技術という言葉にtechnologyという意味とtechniqueという意味が含まれてる、というところから説明しないとなぁ、と思うんです。エンジニアというのは専門職なので一人ひとり専門が違うんですよ、という話が次。

 

ということで同じお悩みを持っていて解決策を考えてる人とは仲良くなりたい次第。参考になる本とかあったら教えてください。悩みは尽きない。