データサイエンスが活きる文化と苦しむ文化

そういえば、転職して3年が過ぎた。
上手く行ったプロジェクトもあったが、そうでなかったプロジェクトもある。

少し振り返ってみると・・・
データサイエンス組織が会社で活きるために必要な文化ってなんだろうか？
大きく2つあるように感じる。

1. 予算を取得するまでに、時間がかかりすぎる
（アイデアを試すまでの時間が長い）
やってみないとわからないことが多い。
いきなり、「数億の金をくれ」といっているわけではない。
小さなPOCをするために何ヶ月も説明をし、頭が硬い役員を説得し続けるのは疲れる。

2. データサイエンスが分かってる人の割合
わかりやすく書くと、仲間がいるかどうか。
既にチームがある場合、そこのチームとの相性もある。
ML組織がある場合、割と、データサイエンスとの親和性はあるように感じる。
一方、アナリティクスの人にデータサイエンスを伝えることは難しい。

アナリティクス：基本的なシンプルな集計で戦略や方向性を考える。
わかりやすい言葉を説明すると、要は風呂敷を拡げる。

その風呂敷を畳む、実現可能な施策に落とし込むのがデータサイエンス。
この風呂敷をアナリストとデータサイエンスが良い具合に作ることが重要。
ここの相性が悪いと、絵に描いた餅を出してみろとか、屏風の虎といったことが起こる。

自分自身は、アナリストとデータサイエンティストは、メロンパンとメロン（フルーツ）くらいの差があると思っている。
なんとなく似たものだし、味も似ているかもしれないが、実際は全然異なる。
メロンパンしか食べたことがない人にメロンの味を伝えることは難しいのだ。