データ分析の成否はボトルネック・ファインディング

最終回(第7回)

 適切なアクションにつながらないデータ分析は無価値です。「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。上手くいかないとき、5つの品質のどこかに問題があります。そして、どこの品質に問題があるのかを知ることは重要です。知ることで改善できるからです。本連載の最終回になります。今回は、5つの品質の典型的なボトルネックのパターンについて説明いたします。連載の過去記事はこちらから。

[公開日]

[著] 高橋 威知郎

[タグ] データ・アナリティクス ビジネススキル

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データ分析の質を高める5つのステップ

データ分析の質を高める5つのステップ

 データ分析を活用するための5つのステップです。

  • ステップ1:準備する(準備品質)
  • ステップ2:集める(データ品質)
  • ステップ3:分析する(分析品質)
  • ステップ4:表現する(表現品質)
  • ステップ5:伝える(デリバリー品質)

 データ分析というと「ステップ3:分析する」だけに注目しがちですが、その前後がキッチリしているかどうかで「ステップ3:分析する」が活きてくるかどうかが決まります。

 「不思議の負けなし」の格言通り、データ分析の活用で上手くいかないとき、5つの品質のどこかに問題があります。調べてみると同じところの品質が悪いことが多いです。そこがあなたやあなたの組織の「データ分析活用上のボトルネック」です。

 もちろん、「不思議の勝ち」の場合もあります。それはアクションする人の能力や気分、タイミングなどに依存します。このような「不思議な勝ち」を「確実な勝ち」に変えるためにも、ボトルネックを探し改善しましょう。ボトルネックには幾つかのパターンがあります。ここでは典型的な3つのパターンについて紹介します。

  • 「ステップ3:分析する」に注力しすぎ失敗するパターン
  • 「ステップ3:分析する」の前のステップにこだわり身動きできなくなるパターン
  • 「ステップ3:分析する」の後のステップを軽視し崩壊するパターン

 次のページから、それぞれについて説明していきます。

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