データ分析に「不思議の負けなし」

第1回

 現代はビッグデータの時代です。今後データは今まで以上に増え、データ分析への期待はますます高まることでしょう。あなたの身の回りにたくさんのデータがあります。たとえば、あなたの勤怠記録や会社の売上データ、新聞記事、天気の予報、SNS(ツイッタ―やフェイスブックなど)の記事、テレビ映像、音楽プレーヤーの曲などです。あなたも仕事でExcelやPowerPoint、Wordなどに文字や数値を入力し、日々データを生み出しています。しかし、データがどんどん生み出されているのに思うように使いこなしていない。このような状況も多いのではないでしょうか。極端なことを言うと、データは活用されなければ「ゴミ」、上手く活用できれば「宝」になります。データが「ゴミ」になるか「宝」になるかはデータ分析しだいです。本連載では、データをゴミから宝にする方法・プロセスを解説していきたいと思います。

[公開日]

[著] 高橋 威知郎

[タグ] 競争戦略 データ・アナリティクス ビジネスIT

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勝ちに不思議の勝ちあり、負けに不思議の負けなし

データ→分析→「宝 or ゴミ」図表1:データ→分析→「宝 or ゴミ」

 私は20年近くデータ分析に関わってきました。

 20代のころは失敗ばかりです。無理に高度な統計理論を使い周囲から理解されなかったり、間違ったデータを意気揚々と分析してしまったり、データ分析結果を上手く相手に伝えられず不思議がられたり、色々なことがありました。

 「人を動かす」(意思決定を促したり行動に駆り立てたりする)ことのできないデータ分析は無価値だということを、身をもって体験してきました。このような失敗を減らすために「上手くいったケース」と「上手くいかなかったケース」を、私は記録するようになりました。

 記録することであることに気が付きました。「勝ちに不思議の勝ちあり。負けに不思議の負けなし」の格言通り、「上手くいかなかったケース」には共通した理由がありました。次の5つのどこかに問題がありました。

  • 分析の「準備する」段階の品質が悪い
  • データを「集める」段階の品質が悪い
  • 実際に「分析する」段階の品質が悪い
  • 分析結果を表やグラフなどで「表現する」段階の品質が悪い
  • その表現したものを「伝える」段階の品質が悪い

データが宝に変わるとき

 データ分析は「人を動かす」(意思決定を促したり行動に駆り立てたりする)ことができて初めて価値を持ちます。アクションにつながらないデータ分析は無価値です。そして、データを分析しても結果を眺めただけではアクションは起こりません。

 データを宝に変えるには適切なアクションが必要です。先ほどの「準備する」「集める」「分析する」「表現する」「伝える」の5つの品質が高いとき、適切なアクションが起こります。目的に沿って、正しいデータで正しい分析をし、その結果を人に伝え動かすからです。

 では、次のページから5つのステップを簡単に見ていきます。

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