「データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会」（2019年11月27日に開催）に参加してきました！
200人以上の参加申し込みがあって、参加枠は100人。このイベントもわたしは運良く抽選に当たって参加できました。
データを整備・抽出・加工したりダッシュボード作ったりとエンジニアとアナリストの間にある「誰かがやらないと別の誰かが困るのに、なぜか誰もやりたがらない役割」であるデータアーキテクト（データ整備人）のスキル・ノウハウ・キャリアなどについて、恨みつらみではなく”前向き”に考えようという会です。
イベントページの「この会について」より
目次
今回は参加対象者が、
- データアーキテクト（データ整備人）としての業務を行っている人
- データアーキテクト（データ整備人）と関わりのある人
これだったんですけど、まさにわたしは“データアーキテクト（データ整備人）としての業務を行っている人”だからです。
データアナリスト2年目の今、「データアーキテクト（データ整備人）の仕事：75%」「データアナリストの仕事：25%」くらいかなー。
頼まれたらなんでもやっていて、BIツールでダッシュボードを作ったり、ネットワーク図を書いたり、オウンドメディアの記事を書いたりしているので、正直なところ自分の職種がよくわからなくなってきました。
（名刺にはデータアナリストと書いてある）
結論から言うと、今回の4つのセッションは、自分の仕事を振り返るよい機会になったし、明日からすぐ仕事に活かせる話も多くて有意義でした。
資料も事前共有されていたので、写真撮影会にならず、話に集中できたのもよかったと思います。帰ってからゆっくり復習できる！
そして、同じ境遇の人とリアルの場で会えて語り合えたのもかなり楽しかったです。Twitterとかでも交流できるけど、でも実際に会って、どういう分析業務をしているのかなどをいろいろ聞けるのはやっぱり面白いですね。
あと個人的には、全体の1割くらいは女性がいたので、データ分析系の女性の知り合いができたのも嬉しい点でした。
（1）データアーキテクト（データ整備人）の概観とこれからの展望と課題
- エンジニアとアナリストの間にある役割＝データアーキテクト（データ整備人）
- データエンジニアやデータアナリストが上記まで担当する状況を料理に例えると、「農家や漁師といった生産者が自分で加工までして売っている状態」「食品の加工工場で料理人を使っちゃっている状態」
- やっぱり別の役割として認識するべき
今まで漠然と「これってデータアナリストの仕事？なんだかなあ…」とは思っていましたが、それが自分の中で少し整理されました。
データアーキテクト（データ整備人）の仕事の割合が多いわたしですが、正直成果物がわかりにくいというか、やった感を出しにくくて評価されにくいというのは感じています。
そこはやっぱりアピールしていくしかないだろうな…と。それか、その部分をやってくれる人を育成して、お任せできる仕組みを作る、か。上長に相談の余地はありそうです。
しんゆうさんには、以前「データ分析について話をしたい人を募集してみる」（メンターをやってくれる企画）でお世話になったので、その話もまた記事にして書きたいなと思います。というかその時に情報発信するのがおすすめ、って言ってもらってこのブログを始めたので、アウトプットを続けてみてどうなったかをまとめる記事（半年後くらい？）にしようかな、と。
（2）3社の事例から学ぶ！現場で使われるダッシュボードの作り方
登壇者は、ゆずたそさん。（ Twitter と ブログ と 過去の登壇資料 ）
- なぜダッシュボードは使われなくなる？→「どう使われるかイメージが曖昧」「何が課題か振り返りが不足」
- 2つのキーワード「5W1H（誰が、いつ、どこで、なぜ、何のデータを、どうやって見るか）」と「PDCA」
- 後工程から逆算する：ダッシュボードでモニタリングするのは…「必要なアクションを行うため？」「不要なアクションを回避するため？」
こういうの…こういうの教えてくれる先輩社員がいてほしかった…！
所属する部にデータアナリストは自分ひとりなので（お隣の部には何人かいるけど）、今回イベントに来て、勉強させてもらえて本当によかった。やっぱり外部の勉強会に参加するのは大事。
がんばって作ったダッシュボード、「1週間で誰も見なくなった」を経験しているので、すごく刺さりました。「どう使われるかイメージが曖昧」「何が課題か振り返りが不足」はおっしゃる通りだな、と。
特に「5W1H（誰が、いつ、どこで、なぜ、何のデータを、どうやって見るか）」は今までちゃんと考えられていなかったので、印刷して会社のデスクに貼っておこうと思います。
（3）データ整備業でぶつかった5つの課題・データ整備人に求められる3つのスキル
登壇者は、siwaiさん。（ Twitter ）
- 「雑に依頼がきて辛い」
→データがあると何が嬉しいんですかと聞くようにした（納得感がない場合は断ることも）、依頼のフォーマットを作った - 「類似した依頼が何度もきて辛い」
→再利用がしやすい形でSQLを作成し、githubに保存（変数をSQL文の一番上に書く） - データ整備人に求められる3つのスキル：課題抽出力・高いSQL力・データ理解力
データアーキテクト（データ整備人）の仕事が多いわたしは、さらにその仕事を協力会社の人と一緒に分担してやっているのですが、この辛い部分をそのまま流してしまっているな…と反省しました。
雑な依頼を自分が受けることもあれば、雑な依頼を自分がしてしまうこともあります。これはよくない。渡す前に「データがあると何が嬉しいのか？」を理解できるようになってから進めよう、と思いました。
SQL力に関しても、コピペ＆少し書き直し、もしくは丸投げで済ませることが多いし、やっぱりここで一度勉強し直したい。しよう！
（4）サイエンス視点からのデータアーキテクト
登壇者は、堀野さん。（ Twitter と LinkedIn ）
- サイエンスの整備人に求められるスキル：「データエンジニアスキル」「その他（一番大切なのはコミュニケーション！）」
- Hive集計塾 “堀野塾”
- みんな積極的にやらないからこそやる価値がある。皆から頼られ、データに困ったら必ず相談される存在に。
必要性が認められて、サイエンス部門にデータアーキテクトとエンジニアリングを中心としたチームが結成された、というところまで進んでいるのはすごいですね！
「えー、これデータアナリストの仕事？」なんて文句を言いながら日々作業をするだけになるんじゃなくて、やっぱり関わる人たちと積極的にコミュニケーションをとって、自分からどんどん動いていくのがよさそうだと感じました。
みんながみんなデータ抽出できるようにならなくてもいいとは思ってるんですけど、データに困ったら必ず相談される存在になって、並走できるようになりたいです。
まとめ：今からやろう。
せっかくありがたいお話をたくさん聞けたので、よわよわデータアナリストのわたしは全部しっかり理解できたわけじゃないけど、できることから少しずつやっていきたいと思いました。
またこういう機会があればぜひ参加させていただきたいですし、いつかは自分も登壇する側になってみたいです。
ありがとうございました！
