言っていることと望んでいること

社内・社外をとわず、今の業界に転職してびっくりしたことがある
それが、なにかといえば

「言っていることと望んでいることが違う」

ということ。

たとえば、どこかの会社が調子悪いとする
売上げも悪い時は、多くの場合、利益も減るものだ
で、そんな時にマーケティング関係者たちが

「会社の利益が増えるように、商品数や品ぞろえを最適化したい」

といったことを言い出すことがある

Operation Researchや統計学、線形計画を学生の時に勉強した人にとって、「最適」という言葉はすごく重い、と思う。最適と言われると、制約条件は何かとか、どんな要因を最適化すべきだろうかとか、どのソフト使えばいいんだろうとか、そもそも、線形計画って勉強したことないよな、、、など、いろいろ考えてしまう。

が、しかし、、、、です。

最適な・・・・と言っている人が、必ずしも学生の時にORや統計学を勉強してないことが多い。というか、そんなもの勉強したことない人がほとんど。で、最適化とは、おおむね客観的とか、なにか他の基準にしたがって、ひどいときには、俺のセンス、、、、というレベルというのが現実なわけです。利益を増やすためには、何か無駄なもをなくす必要があって、だから最適化しなきゃいけないという事情をさして最適化といっているわけで、では、本当になんとか最適化したいのかといわれれば、正直な話、そこまででないことが多い気がする。

そんなことがおきるのは、マーケティング関連のデータ分析者は、学生の時にデータ分析を勉強していた人は少数派どころか、学生の時は全然勉強していなかった人が多数派なわけで、もっといえば、仕事をしているからといって、分析のスキルがあるわけでない、、、、というのが現実。

データ分析には専門的な知識が必要、というコンセンサスが確立できれば、この手のギャップは過去の話になるのだろう。そして、コンセンサスが確立するためには、今のBig Data祭りで分析者がすぐれた成果をあげることが必要なのかもしれない、、、などと漠然と考える日々なのであった。