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データ分析×ロジカルシンキング

データがあるのに「分析」ができないのはなぜか?

第1回

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 “データはあるのに……、分析手法は本で読んだのに……、実務で使えない。”そんな悩みを解消するためには、データ分析のための「視点や考え方」が必要です。これを身に着ければ、基礎的な分析から高度な分析、分析専門業者とのやり取りなどデータ業務全てに通ずるベースとなることでしょう。本連載では、目の前のデータや身近な実務課題と、データ分析を結び付けるためのヒントやスキルをご紹介します。  グラフや表はたくさん作っているけど、そこから先には行けてない、という悩みを抱えた組織はとても多いです。せっかくモニターしている大量のデータも使いこなさなければ単なる宝の持ち腐れです。「データ整理」から「データ分析」に向けて最初の一歩を踏み出すときに必要な視点は、「1軸」から「2軸」への転換です。「2軸の視点」とは一体どういうことでしょうか?今回の記事ではその点を解説します。

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データはあるのに「分析」ができないのはなぜか?

 皆さんは次のいずれかの状態に心当たりはありませんか?

  • 職場にはそれなりのデータが揃っているが、活かされているとは言いがたい
  • とりあえず毎月グラフや表をアップデートしたり報告したりはしている

 私が研修をしたり実務サポートしたりするクライアントの多くが、上記の課題を抱えています。また、そのような職場では、下図のような支店毎の月次売上実績や売上構成などが共通した一例です。

支店毎の月次売上実績や売上構成のレポート図1:支店毎の月次売上実績や売上構成のレポート

 そこで、

これを見て具体的に問題点が分かったり、対策に繋がったりしているのですか?

と聞くと、ほとんどその答えは“NO”で返ってきます。

 ではなぜやっているのかと聞くと、

データを活用すべきとは分かっているのだが、これ以上のことに踏み込めていない、なんとなく実績を毎月アップデートすることになっているからやっている(やらされている)。

という答えが返ってきます。
 実にもったいない話です。

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この記事の著者

柏木 吉基(カシワギ ヨシキ)

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