データマイニングに関わる人々 - ダミー

データマイナーの場合、組織図のあなたの場所は、アナリティクス専用の特別なグループに属していても、従来のビジネスユニット内にあってもかまいません。どこに配置されていても、データマイニングを手伝っているのか、フルタイムの仕事をしているのかにかかわらず、他のビジネスユニットの役割や適切なスタッフとよく知っている方が最も生産的です。

マーケティングと販売

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企業がデータマイニングを試みる場合、原動力は通常マーケティングに由来します。ほとんどのデータマイナーにとって、最初のプロジェクトはマーケティングプロジェクトです。（そしてマーケティングは単なるビジネスのためではなく、非営利団体や政府機関にも同様の役割があります。）

あなたが働いているマーケティングおよび販売機能の範囲を知ること。ほとんどの場合、マーケティング担当者は一般市民を販売リードに変換する責任があり、営業担当者はそのリードをクローズドセールスに変換する責任があります。しかし、特にオンラインやカタログの販売に携わる企業の場合は、バリエーションを見つけることができます。

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多くのマーケティング担当者は従来のデータ分析の経験があるため、データマイニングの重要な概念を理解することは大きな飛躍ではありません。彼らはあなたの質問とその背後にある推論を理解します。そして、あなたが忘れてしまったいくつかの問題を指摘する可能性があります。彼らはあなたのプロセスに関する挑戦的な質問をすることを期待できます。そして、あなたはそれらの質問を真剣に検討すべきです。

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マーケティング担当者は通常コミュニケーションの面でも優れているため、マーケティング担当者はビジネスから多くの情報を得ることができます。

経営と財務

財務担当者は、マーケティング担当者ほど頻繁にデータマイニングに近づくことはありませんが、そうした場合は注意を払う必要があります。これらは、組織内の資金の流れを制御する人々です。

ファイナンスの専門家は、問題の潜在的な解決策が実現可能かどうかを理解するのに役立ちます。彼らは、他人には明らかではないかもしれないキャッシュ・フロー、会計、法的懸念の問題を発見することができます。

財務およびその他の管理部門は、データマイニングプロジェクトのエグゼクティブスポンサーであることは少なくありませんが、結果を気にします。最高財務責任者（CFO）は、収益の増加、コストの削減、またはキャッシュフローの向上に具体的に関連している場合、データマイニングの強力な主張者となります。

製品開発

製品開発者は、物理的または仮想的な製品、サービスさえも製造することができます。エンジニア、プログラマー、デザイナー、プロダクトマネージャー、または他の専門分野の長いリストのいずれかです。

製品開発者は貴重な知識を持っています！彼らは自分ができることとできないこと、そしてなぜそれができるのかを知っています。彼らは物を生産するのにどれくらいの時間がかかるかを知っている。彼らは、どのくらいの労働が関与しており、どのようなスキルが必要かを知っています彼らは組合や他の仕事のルールを知っています。彼らは、物事が特定のやり方で行われた理由、そして変更が技術的に実現可能かどうかを知っています。

開発チームのメンバーは、あなたが気づいていないデータについての知識を持っていることに気付くでしょう。製品エンジニアは、保証請求を審査するために勤務時間を費やすことがあります。設計者は、この分野のユーザーにインタビューした（またはビデオで録画した）可能性があります。ソフトウェアエンジニアは、新しい機能要求の個人ファイルを保持している可能性があります。

情報技術

データマイナーは、仕事を正しく行うためには、絶対に積極的に情報技術（IT）チームと建設的な協力関係を結んでいなければなりません。多くの場合、これら2つの役割がうまく機能しないことは悲しいことです。情報技術とデータマイニング（またはあらゆるタイプのデータ分析チーム）が真の敵対的関係を持つことは珍しいことではありません。

人々は、さまざまな理由でITを通じて働くことに抵抗します。承認されたチャネルを通じたデータへのアクセスは、分析者が望むよりもしばしば遅いです。 ITは、データにアクセス、使用、共有する方法に関する規則を課すことがあります。そして、彼らは電子的な書類作成を必要とするかもしれません。多くのデータアナリストが時間の無駄だと感じるものはすべてです。

そして、ITが常に私たちに対処して死ぬとは限りません。データマイニングでは多くのデータが必要になることがあります（顧客サービス担当者は一度に1件ずつ開きますが、データマイナーは1千件以上を使用する場合があります）。データマイナーからの大きな質問の1つは、毎日の操作を停止して停止することです。

世界中のデータマイニング企業は、ITを回避するために回避策を採用しています。彼らはしばしば、ソースまたは品質の問題をはっきりと理解することなく、可能なあらゆるソースからデータを取得します。その後、結果は共有されません。何故なの？彼らは誰も質問することを望まない。この行動はデータ駆動型意思決定をどのようにサポートしていますか？貧弱、非常に貧弱。

データマイニングが本当に意味のあるインパクトを持つ場合、データマイニング担当者はIT担当者が詳細を把握できない場合、あなたのIT

データと分析は個人の財産ではありません。彼らはあなたの組織に属しています。あなたは共有する必要があります。
データストアが大きくなっています。あなたは個人的なファイルに秘密に保持することができない膨大な量のデータが必要な場合があります。
経営幹部（少なくとも一部の地域）は詳細を聞くのに十分なほどスマートになっています。データがどこで、いつ、どのように入手されたかを文書化する必要があります。
ITを回避することは、データのプライバシーに関する法律に違反したり、その他の重要なビジネス上の義務を履行することができなくなる危険性があります。
データマイニングプロジェクトを計画するときは、達成しようとしていることについてITと話をしてください。あなたが直面するデータ管理の問題と、データのプライバシーやその他の問題に関するあなたの義務に関するフィードバックを入手してください。

ITの誰かが、必要なデータを取得する際に問題があると伝えた場合は、その理由を尋ね、その回答を慎重に聞きます。法律や契約上の義務に違反する行為をするよう求めているかもしれません。あなたの目標を説明し、可能な選択肢について質問する。これらの会話をプロセスの早い段階に進めることで、後であなたが守れないことがわかるようなコミットメントを自分自身で見つけることはできません。