会社を変える分析の力②データ分析でビジネスを変える力

あなたの会社はデータ分析の結果を意思決定に役立てていますか？
経営者がデータドリブン型の意思決定を！と呼びかけている会社であっても、データ分析の結果がネガティブだと意思決定に役立てなかったりします。または、リスクがあってもそれを無視して意思決定しちゃったりします。
まぁ、圧倒的に多いのは前者だと思うのですが、だからといって諦めないのがこの筆者のすごいところ。では本題に入っていきましょう。

スリーステップでビジネスと変える

筆者は以下の３つのステップを経ることでビジネスを変えることが出来ると述べています。
見つけるステップ、解くステップ、使わせるステップの３つです。
最初の見つけるステップでは、データ分析でビジネスを変える機会を見つけます。
次が実際にデータ分析で問題を解いてみます。最後にデータ分析で得られた知識をビジネス部門に使わせることに注力します。
このステップを経ることの難しいところは、それぞれに求められる視点や知識が異なることと、全てを自分でやらねばならぬということです。
経営視点で課題を捉えてデータ分析で解決可能かを判断し、実際にデータを集めてモデルを適用して現場で使えるかを検証し、経験と勘と度胸でやってきた現場にデータを活用した仕事の仕方を定着させるのです。
ここまで一貫して取り組める人をフォワード型分析者と呼んでいて、ここを目指すように推奨しています。

４つの壁

とはいえ、実際にここまでを一人でやるのは中々に大変。もしあなたが既にそれらの能力を身につけていたとしてもです。
この章では分析者の能力ではどうにもなりにくい点について解説していきます。
筆者はそれを４つの壁であるとしています。
データの壁、KKDの壁、費用対効果の壁、分析の壁です。それでは一つずつ解説していきます。
最初のデータの壁は課題を解くために必要なデータがあるのかという壁です。フラペチーノの売上げ予測をしたいのにサマリの売上げデータしかなかったらそもそも分析のしようがありませんよね。
次はKKDの壁で現場の人間がもつ自負である経験(K)、勘(K)、度胸(D)と折り合いをつけて使ってもらうという壁です。現場の人間は信頼性が高いだけではなく簡単でなければ活用してくれません。
続いては投資対効果の壁です。前回のnoteで書いた分析の価値が、分析にかかる費用を上回れるかという事です。毎月100万円のコストを抑えるために1,000万円の投資をお願いしても決裁はおりないということです。
最後が分析の壁です。仮にデータが揃っていて現場の理解を得られていて投資対効果も高い課題であっても、解けない課題というものもあります。
これについて筆者は諦めることが大切だと言っています。そんなことはデータ分析の仕事以外でも起こることなので、出来ることを全てした結果なのであれば諦めて良いのです。
その代わりそれ以前の壁はきっちりと越えてから最後の壁に挑みましょう。

今回は以上です。