データ活用のテーマに落とし込むプロセスをルール化する
ステップ2：データ活用の型作り
データ活用の自分事化に成功したことで、さらに現場の困りごと起点でのデータ活用を拡大することを決定。しかしながら、現場から様々な課題・困りごとの相談を受けるようになったものの、それがデータ活用で解決できるのか、具体的に何をすればいいのかが判断できず、実践拡大上の課題が発生した。そこで困りごとをデータ活用のテーマに落とし込む対応を模索するようになったという。
そのために課題に対して、金額などの定量的な目標や指標となる数値を分解整理し、対象業務のKGI、KPIを作成。そして、特に重要なKPIに対し、目標と現状のギャップの要因を追求するために「なぜなぜ分析」による深掘りを行った。ここで、ようやく対策にデータが活用できるかを判断。この一連のプロセスをテーマ設計の“型”としてルール化し、すべての事例で実践した。つまり、データ活用ですべての困りごとを解決しようとするのではなく、「なぜなぜ分析」のような基本的な原因分析や対策考案を行い、その中でデータ活用が有効となれば行うという考え方だ。
