データ分析は内製化しなければならない

2018年9月3日

長期的に考えるとデータ分析は内製化する以外の選択肢はない

データ分析をきちんと会社の力にするためには長期的・継続的な取り組みが必要であり、であれば内製化する以外の選択肢はない。その理由は以下の通り。

データ分析は内製化しなければならない理由

ノウハウの形成と人材育成

データ分析に限らずだが、外注に任せるということはそのノウハウが残らず人が育たない。高コストな上に常駐しても社員より長期の定着がしづらい外注を使い続けるぐらいならば、人を探すか育てる方が良い。あまり外注に頼ることが常態化すると変えようとしても変えられず、人件費がかさむ上に社員が育たずさらに外注に依存する悪循環に陥る。

実行につなげるための社内政治力学の理解の必要性

データ分析は意思決定者が何を知りたいかを捉えなければ始まらないし、最終的には意思決定者により利用されなければならない。優れた分析を作り出し、いくら正論をぶつけたところで意思決定者が動かなければ無意味になる。そのためには意思決定者の性格や好み、やるべきことの優先順位、様々な政治的配慮などを考えた上でコミュニケーションを取る必要ががあり、外部の分析者にはそれができないとは言わずとも相当に難しい。

例えば相手のレベルと好みに合わせたアウトプットを作ることはほんの一例である。

その企業特有のデータや環境の制約を知らなければならない

データはどういったものあるのかを知らなければならないのは当然のことながら、その企業特有のくせであったり、長い間にため込まれている特殊な事例があちこちに存在する。それを知らないと思わぬところでエラーが起きたり、分析を間違えることになる。

また作業環境もインフラ、利用するツールなど企業によって違う。それらに慣れていなければちょっとしたことで躓くことが増えるし、改善するのかできなければどう対応するべきかを考えることは単発のプロジェクトで参加する人に期待するのは違うだろう。

外注はリスクが取れない

特に経営者と意見の対立が起こる、あるいは経営者にとって気に入らないことを提言することは、不必要とあればすぐに契約を切られてしまうリスクがある外注に期待するべきではない。これらは社内の人間の役目であるべきだ。もちろん社員だから言いたいことが言えるというわけではないが、外注に比べたらリスクは遥かに取りやすい。

対応する速さが違う

外注にとってみれば多くある仕事の1つであり常に優先にされるわけではないので当然であるが、簡単なテストでも自社でやればその日に出来ることでも、外注に出せば1週間ぐらい待たされることはざらにある。それが1度や2度ではなく、外注に任せる間はずっと続くことになる。その間の機会損失はいったいどれぐらいになるのだろうか。

外注に生産性を上げるモチベーションはない

人月で常駐する場合は特にであるが、外注にとっては生産性を上げるモチベーションはない。業務量が多すぎることはもちろん、仕様が頻繁に変わったり環境が悪すぎたりといったことで生産性が低くなって時間がかかるほど儲かるのであるから、外注側から生産性向上の提案がないことは当然だ。

外注するのはあくまでも一時的、かつきちんとコントロールできる人がいる場合に限る

つまりは長期的に考えたら内製化する、というのが自然なのだがどういうわけかそうならない企業が多いのは不思議である。

とはいえデータ分析に取り組み始めたばかりで社内に人がいなかったり、業務量の増大に採用や育成が追い付かない場合は外注を使うという選択肢を排除する必要はない。ただし、外注を「正しく」利用するためにもやはり考えるべきことがある。外注するのはあくまでも一時的、かつきちんとコントロールできる人がいる場合に限り、同時に人材の育成と採用を進めるというのは絶対に必要だ。