データプロダクトに関する私見

kazuya_araki
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ゴミみたいな世迷言に関してアンサーもろたので、せっかくなので筆を取ります。

いきなりクライマックス

売れるデータプロダクトを生み出すことがつらい(特に新規参入

屁理屈とかできない理由

既存のサービスデータを可視化する類のもの

元々抱えているサービスやプロダクトが蓄積したデータをただ可視化するだけのプロダクトであれば、正直な話データ人材の役割は特にないことが多いです。

大抵の場合、企画する人間、可視化のデザインをする人間、エンジニア、最低限これで足りる。

言うなればデータを利活用しているとはいえ、ただのプロダクト開発の範疇なので、データ人材が介入する余地はかなり狭い。

(どちらかというと、これをリリースする前の試算をしたり、A/Bテストの設計を行ったり、リリース後の動向を集計して報告する役割の方が本来データ人材が担うべき役割になる)

データを売る類のもの

以前、共同で執筆した↑でも言及していましたが、サービスやプロダクトが蓄積したデータを別のサービスやプロダクトに転用する系のものが流行るんじゃないか理論のこと。

クックパッドの事例を挙げましたが、正直単価が安すぎるのと、ニッチな層にしかヒットしないため、ビジネススケールしにくい例かなと個人的には評価しています。

せめて矢野総研の情報量と金額感を維持しないとビジネスとして成立しないんじゃあないのかな?という感覚値。

比較対象として適切かは非常に微妙ですが、法人番号株式会社のイチサンは無料です。バグり散らかしていますね(めちゃくちゃ褒めてますけど、会社としてどうやってマネタイズするんやろかいつも不思議に思っています)。

と、このように「データを売る」系の事業に関しては、流行る流行らない以前に、ビジネスとして成立させるためのハードルが高いと感じているのが正直な感想です。

マーケティングデータ

Treasure Dataが一時期掲げていた3rd Party DMP(Data Management Platform)の二次利用や販売は可能性を秘めていたのですけど、EUのせい、もとい昨今のご時世で厳しい状況になってきているため、数年前から進捗を耳にすることはなくなりました。

それでも依然としてプラットフォーマーは強いです。

言うまでもなく広告ビジネスの王者Google然り、芸能人のフェイク広告を許容しているMeta然り。

これからマーケティングデータをビジネスに、というのはこれらの巨人たちと立ち向かう必要があります。

閑話休題: データは本当に石油なのか?

データに関しての期待値は、ビッグデータという言葉が流行り出してから指数関数的に爆増し、その結果わたしは食に困らないようになっているわけですが、ここ最近感じているのは、データに過剰な期待値を持つ人々に対する不信感があります。

10年以上、あらゆるデータと向き合ってきたわたしの感想ですけど、「言うてデータってそんなに価値あるか?」という私見です。

みんなだいすきSalesforceさんは、データエクスプローラーという表現を使っています。

令和も令和、このご時世でも結局のところはデータは「探すもの」という認識。20年以上前と変わりません。

そして今日もデータ人材はSQLを書いてデータを「掘り当てる」作業に多くの時間を費やすわけです。

と、自虐気味に書きましたけども、結局のところデータ自体には価値はあまりなくて、データ人材が

  • 掘り当てて(データ集計して)

  • 加工して(データ前処理を施して)

  • 磨き上げた(インサイトがあるかロジカルに考察した)

もの、それ自体に価値があるというのは不変なのかなと最近は思うようになっています。

なので、これまで散々ネガティブなことを撒き散らしましたが、唯一光明を見出すとしたら、データ人材の業務プロセスで生み出したデータもとい情報がひとつ鍵になるかもしれません。

それってなんていう矢野k(ry

まとめ

雑に書いてしまったし、99割ネガティブ方面でお送りしましたが、これでもデータプロダクトに関しては100本ノックでアイデアを出して、知り合いのVCに壁打ちしたりしていたこともあるので、(新入社員がだいすきな言葉の一つを引用して)視座はそれなりにあるつもりです。

そして、VCのフィードバック「思いついたのは素晴らしいことだけども、ではなぜGoogleがこのビジネスをやらないのか?孫さんがなぜこの領域に手をださいのか理解しているか?」というお言葉をいただいたので、その通りだと思っています。

いやいや、そんな起業経験ないVCなんぞに言いくるめられやがって、という反骨精神が強く、データで一山当てたい方がいたら声かけてください。何か協力できるかもしれないし、わたしと起業できるチャンスになるかもしれません。

@kazuya_araki
Data Engineer, Data Architect, and Business Analyst @kazuya_araki_jp