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【公認】EUビジネススクール奨学金オフィス
【卒業生紹介】メルセデス・ベンツ｜ヒダヤット・ヘイダロフ（アゼルバイジャン）
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EUビジネススクール（以下、EU）卒業生であるヒダヤット・ヘイダロフは、メルセデス・ベンツでデータサイエンティストおよびプロダクトオーナーとして働いています。ヒダヤットは、2015年にEUのミュンヘンキャンパスで国際ビジネスの学士号を取得して卒業し、その後、フライブルク大学で経済学と政治学の修士号を取得しています。
アゼルバイジャン出身のヒダヤットは現在、ドイツのベルリンに在住し、仕事をしています。アゼルバイジャン語、英語、ドイツ語、ロシア語、トルコ語を話す。限られた時間の中で、音楽を演奏したり、文章を書いたりするのが好きなのだそうです。
ダイムラー、そしてメルセデス・ベンツでのキャリアやデータを使った仕事について、ヒダヤットに語ってもらいました。
どのような道をたどって現在の職務に就いたのでしょうか？
EUでは、国際ビジネスに重点を置いていました。その後、ダービー大学とのデュアルプログラムで、国際ビジネスマネジメントに焦点を当てました。私はこのプログラムの第一世代です。この経験は、とてもクールでした。
卒業後はそのまま就職しようと思っていたのですが、なかなか自分の希望に合うものが見つかりませんでした。そこで、修士課程に進学し、ドイツに残ることにしました。フライブルク大学で学び、大学院のティーチングアシスタントとして、学士・修士課程の学生に経済学と政治学を教えました。最後の学期は、自分の進む道に納得がいかなかったので、バーゼル大学で経済学と金融における機械学習に関する講義をいくつか受けました。
そこでダイムラー・ファイナンシャル・サービスに入社し、機械学習を使って世界のニュースから経済リスクを予測するリスクマネジメントのプロジェクトに参加したのです。学生時代のように事前にデータを用意することなく、初めての実戦的なプロジェクトだったので、「ぶっつけ本番」のような学習体験でしたね。
ダイムラーからメルセデスベンツに移り、数カ月間データサイエンティストとなった後、プロダクトオーナーにもなりました。
プロダクトオーナーとは一体何なのか、そして現在の仕事はどのようなものなのでしょうか？
アジャイルの仕組みの中で、プロダクトオーナーはプロダクトチームとともに、UXやUIの専門家、データサイエンティストやエンジニアをすべて動かし、ソリューションを提供します。私たちは、マネージャーを置かず、イネーブルメントチームで仕事をします。上司は必ずいますが、トップダウンのように直接指示されるようなことはありません。
プロダクトオーナーは、製品や技術的なフレームワーク、フィロソフィーを考え出すわけではありません。プロダクトオーナーは、チームが行っている作業が、チームが提供すべき結果と整合していることを確認し、それを維持します。
プロダクトオーナーとして働くには、どのような適性が必要ですか？
一度構造を理解すると、急な学習曲線ですが、常に新しい世界を探求することになるので、オープンであることが本当に重要です。
プロダクトオーナーである私は、データサイエンス、データエンジニアリング、UX開発、フロントエンドやバックエンド開発など、あらゆる分野の「ヨーダ（スターウォーズに出てくる先生役の老師）」ではないのです。チーム内には、それらを専門的に担当する人たちがいます。プロダクトオーナーである私は、彼らの言うことに耳を傾ける必要があります。
スクラムマスターの監督下で、何をするかは彼らが自由に決められるようになっています。そのため、アジャイルシステムに欠かせないのは、コミュニケーションのフィードバックループです。製品開発の中にきちんと定義されたフィードバックループがあれば、すべてがうまくいくのです。
例えば、私のチームがある機能を開発し、ステークホルダーがそれを見てフィードバックをくれたとします。そのフィードバックに基づいて、私たちはその機能をさらに発展させるか、あるいはクライアントが望むものでなければ、それを置き換えることになります。ですから、プロダクトオーナーとしては、本当に柔軟に対応し、チームのモチベーションを高め、最終的なゴールから外れないようにする必要があるのです。これは重要なことです。なぜなら、プロセスを通じて多くの新しい事柄が進化し、時には利害関係者までもが当初の目標から逸脱しようとすることがあるからです。
データサイエンティストとはどのような役割を担うのでしょうか？アナリティクスやデータ処理にどのように取り組んでいるのですか？
現在、私がプロダクトオーナーとして行っているのは、当社のアナリティクス技術スタックをクラウドに移行することです。データサイエンティストとして、利用可能なすべてのツールに精通する必要があります。アナリストであれば、生産性をスケールアップして、より良いものを提供したいと思うものです。クラウドは一つのソリューションであり、目立った追加コストをかけずにスケールアップや多くの情報を扱うことができる唯一のソリューションだと言えるでしょう。
例えば、メルセデス・ベンツのウェブサイトでは、ユーザーとのインタラクションを匿名で追跡しており、多くのデータを生成しています。これは、ウェブサイトのユニークビジター数、ユニークビジット数、新規リード数などの記述的分析など、いくつかの機能にとって重要なものです。
また、例えばユーザーの次の行動を予測するような予測分析もあります。これはAmazonやNetflixのレコメンデーションシステムですでによく見かけます。それをベンツにも導入しようとしているのです。 これらはすべて、膨大なデータを使って行うもので、ローカルなシステムではできません。大量のデータにアクセスし、それを精査し、整理して、仕事の規模を拡大するために、私たちはすべてをクラウドに移行しているのです。それが私の仕事の大きな部分を占めています。
人々はデータに頼ることが多くなり、直感に頼ることが少なくなってきていると思いますか？その長所と短所は何でしょうか？
なぜなら、人間の直感はほとんどの場合間違っているからです。人間はデータよりもはるかに偏っています。しかし、機械学習ツールはパターンや相関関係を見つけることはできても、因果関係を調べることはできないので、データを解釈するためには人間の判断が必要です。
例えば、1年前、英国の自動車販売台数が減少している理由を知りたがっている経営陣がいたことがあります。あるデータサイエンス・チームは、その原因をコーヒー価格の影響だと結論づけました。明らかに、この結論はおかしいと思います。論理的には、コーヒーの価格が自動車業界の売上に直接影響を与えることはありません。しかし、コーヒーと自動車販売の両方に影響を与える第三の変数があるかもしれないので、それを探さなければなりません。
このような、コンピュータにはまだできない解釈をするためには、やはり人間が必要なのです。まずデータを集めてから、それが何を意味するのかを解釈するのが最適な順序です。
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