意味のあるデータ分析をするために必要なこと
こんにちは
“はじめの1歩の勇気をもらえるnote”
の JJ (@JJ56866220) です😊
JJとはこのような人間です。
今日も興味を持った記事/報道について
私の考えを交えて紹介していきます。
紹介したいのは Havard Business Review
での「データ分析をやるべき目的と意義」
についての記事です🤔
現代は情報化社会であり私たちは多くのデータに
集める・触れる・見る・分析することがで
できるようになっています。
仕事やビジネスでも入手したデータを分析して
何かを見つける・作り出す・理解するという
作業をしている人も少なくないと思います。
しかしながら
これら一連のデータを中心とした活動（データ
分析）が本当に自分自身の仕事に有益な結果を
もたらせているかどうかというのは疑問が
残るところです。
今回の紹介記事では
データ分析の目的とはビジネスを進展させる
ものであるべきということについて説明が
されています。
データ分析はビジネスにおいて重要な役割を
果たしますが多くの場合で「分かる」ことだけ
に留まり「役立つ」ことに繋がらないことが
あります。
そのためビジネスに貢献するデータ分析の実現に
向けて「役立つ」とは何かを考えるための具体的
な方法を理解しておくことは大切です。
ビジネスパーソンは「役立つ」と「分かる」
の違いを意識できていないことがあってデータ
分析で次のような成果を感じることが少なくない
といえます。
「新たな気付きを得た」
「高精度なモデルを作った」
「施策の効果を厳密に検証した」
しかしながら
上記のような「わかる」につながる成果という
のはビジネスに貢献できていない可能性があり
そこで重要になってくるのが「分かる」と
「役立つ」との間にある違いです。
分かる: データから新たな情報を得ること
役立つ: ビジネス課題の解決や意思決定に貢献すること
世界で初めての仮説を発見したとしてもそれが
仕事で使えなければビジネスにおいては無価値
となってしまいます。
その反対に二番煎じの仮説であっても現場の業務
改革などにつながればビジネスの役に立ったと
言えます。
データ分析を始める前には次に示す3つの
ポイントを明確にすることで「役立つ」分析を
実現できるようになります。
目的: どのようなビジネス課題を解決したいのか
成果指標: どのような指標で成果を測定するのか
行動: 分析結果に基づいてどのような行動を取るのか
データ分析の本質はビジネス課題を解決するため
の手段であるのでデータ分析自体が目的化しては
いけないということを理解しておくべきです。
データ分析を考える際には常に「役立つ」こと
を意識してビジネス課題の解決に貢献できる
分析を目指すということを考えていくことが
大切であるということを今回の紹介維持が
よく分かりました。
今回のテーマは
「意味のあるデータ分析をするために必要
なこと」
でした。
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最後まで読んで頂きありがとうございました。
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