Bonfire Data Analyst #3 「NO MORE 無駄分析」 #yjbonfire
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crispytaffy
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t_mozza
@t_mozza
分析依頼した時点が分析結果を一番ほしいとき。できるだけ早く分析できるようにする工夫が必要。体感として、1週間で鮮度(ほしい度合い)は半減し、1ヶ月でゼロになる。 #yjbonfire
2020-09-03 19:10:06
高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
@light940
無駄な分析を減らすためには「鮮度」をあげる事。 数値や分析に興味があるのは「今」なので、 遅くなるほど「鮮度」が悪くなり、意思決定者の温度感が下がる。 データ分析においても早いは正義。 #yjbonfire
2020-09-03 19:11:36
にしむらじゅん / STORES
@jnishimu
意思決定者とのコミュニケーションは組織の大きさによることも多いので、いかに意思決定者の近くで働くかも大事だな。 #yjbonfire
2020-09-03 19:11:49
t_mozza
@t_mozza
スピードを上げるために、ほしい数値の出し方をイメージできるようにするのが一番大事。どのテーブルを使うか、どのツールを使うか。 #yjbonfire
2020-09-03 19:11:59
ttom
@a6Z6aDPyAvZLT9Z
定例会議は鮮度を落とす最大の原因！ 意思決定者とフランクにチャットできる状態だったら一番いいんだけど。。 #yjbonfire
2020-09-03 19:13:29
Jinya Nakamura
@jinyanakamura
やっぱり整備人もこちらもだいたい同じようなところで課題があって、同じような解決方法ですよね。#yjbonfire
2020-09-03 19:13:33
t_mozza
@t_mozza
定例会は鮮度を下げる原因。定例を待たずに報告してフィードバックしてもらうと良い。ただしリモート環境では実行が難しい。 #yjbonfire
2020-09-03 19:14:28
ウィル / コミューン/データアナリスト
@willanalysts
関口くんは弊社のマルチで膨大なデータを掌握してるので、本当にすぐ数値出します！粒度も的確で速い。 #yjbonfire pic.twitter.com/LNSWuMQhKa
2020-09-03 19:14:51
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にしむらじゅん / STORES
@jnishimu
ミーティング中に求められた数値をさらっと出すと意思決定が早まるというのももちろんだが、ナチュラルにかっこいいというのもある。 #yjbonfire
2020-09-03 19:15:38
ひがしの
@NHigashino
#yjbonfire 集計 仮説 ⇒ フィードバックのスピードアップ ・ほしい数値の出し方をイメージできるように （データ、ツールを精通・把握しておく） ・精度粒度を意識 ・定例の場を待たない ・その場で速攻でだす ・出せるものから報告 ⇒ただし、仮説・集計の品質は保つこと！
2020-09-03 19:15:38
しんゆう/ データ分析とインテリジェンス
@data_analyst_
分析というか集計の話なので #前向きデータ整備人 にお誘いしたいｗ #yjbonfire
2020-09-03 19:15:58