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#データ
分析は先にやればやるほど効果がある理由
最初が間違えていたら元も子もない戦略(あるいは目標、KGI/KPI、企画、施策、アイデア、方針その他もろもろ)を決めても、実はそれが正しくないのであればどんなに実行されていようが正しい結果に繋がらない。
もしも最初から間違えていたとしたら、どんなに正しく実行されているかをチェックしても「間違えている方向に正しく進んでいるか」をチェックしているだけにすぎない。
だからこそ、正しい(あるいは、より
「データ分析」をやめよう
「データ分析」をどんな意味で使っているか答えられますか「データ分析」という言葉はずいぶんと広まった。仕事をしていれば聞かない日はないぐらいだ。
ところが「データ分析」が何を意味しているのかがはっきしりない。何となくやっていることに対して何となく使っているのではと思うことも度々ある。
そこで、「データ分析」という言葉の使い方にどのような問題があり、代わりにどうしたらいいかについて書いてみる。
なぜ「データの依頼のやり方」を知る必要があるのか
「データの依頼のやり方」はどう学んでいるのかまとめられた知識がないので、個人の経験に基づいて行っている場合が多いだろう。しかしそれでは社会全体で考えると非常に効率が悪いと考えている。そこで、データの依頼のやり方についてまとめている。
しかし、完成にはまだかかりそう。なのでまずデータの依頼のやり方を知るべき理由について記事にした。
なぜ「データの依頼のやり方」を知る必要があるのか自分でデータを集
データ基盤を作ってもデータ分析ができるようにはならないので、作るのと使うのは一緒に考えよう
データ基盤は令和の箱物行政にしないためにどうもデータ基盤を作ったりするのに比べると、データを使う話、特に意思決定のための分析について語られることが少ない。
もちろん単純に比較できるような話ではなく、データ基盤が不要だという話でもない。それにしても偏りすぎであり、この10数年(どころかずっと前から)かわらない。
その理由の1つには「データ基盤を作ってデータを集めておけば、あとはデータが活用できる
データアナリストとは何をしている人なのか
データアナリスト≒ビジネスマンなのかデータアナリストは「分析に責任がある人」ではなく「分析のスキルがある人」で定着している、という話を「データアナリスト」の違和感の正体では書いた。
ところで、データを収集し、分析し、意思決定するというのはだれでも行っている行為である。勘と経験もその人の持っているデータのみを使うというだけで分析だ。つまり「分析のスキルがある人」=ビジネスマンということでもある。と
ダッシュボードを使う時の注意点
意思決定に寄与しないならばダッシュボードを見るだけ時間の無駄大前提として、分析を行うためにデータを収集する目的は意思決定にあり、目的無きデータ分析は無駄である。ダッシュボードは収集するデータの一部であるので、やはり意思決定に繋がらないならば意味がない。
いらないダッシュボードを作らないようにしようとするのが一番であるが、必要だと思って作ったダッシュボードも使い方を間違えれば無駄になるどころか機会
データ分析で最初にやらなければならない2つのこと
データ分析の最初に必要なのに足りていないのでは「データ分析」といってもその範囲は実に広い。全てを同時に視野にいれようとすると収拾がつかなくなる。そこで「データ分析を行うにあたり、最初に必ずやらなければならないことは何だろう」を問うてみた。すると以下の2つに行きついた。
目的を明確にする
データ分析は決める前にやる
目的を明確にするデータ分析の目的とはつまり知ることである。なので「知りたいこと
ツールは人が主体的に使うこと
世の中にツールは溢れているが、そのうち本当に使われているのはどれだけか「ツールをいろいろ導入しているがあまり使えていない」という声はよく聞く。毎月何十万、何百万あるいはそれ以上の料金を払っているにも関わらず最低限の機能で定期レポートを作っているだけだったり、時には放置されていたりする。
これはツールに対して本来するべきではない過度な期待していたり、ツールの役割を勘違いしていることから起きる。では
いらないダッシュボードを作らないようにしよう
なぜいらないダッシュボードを作らないようにしなければならないのかいらないダッシュボードとは、作っても見返りがないか、見返りがあっても非常に少ないダッシュボードのことである。作っても最初から誰も見ていないのは論外であるが、そうでなくてもいらないダッシュボードがたくさんある。
作ったが最初だけで今は誰も見ていない
意思決定の役に立たない
作るのにとても手間がかかる
維持管理にコストがかかりすぎ
「意思決定を分析で支援する」という役割について整理する
いろいろな「支援」がごちゃまぜになっている「意思決定を分析で支援する」という表現はここ最近増えた気がしている。ちゃんと計測しているわけではないが、数年前に比べると見聞きする機会が増えたのは強く感じている。
ところが同じ「意思決定を分析で支援する」でもやり方がいくつかあり、責任範囲も全く違うのだがどうやらこれらがごちゃ混ぜになっているようだ。
それだけが原因ではないだろうが、データ分析に関わって
データ分析は決定に先行していなければならない、はずなのにそうなっていない気がする
決定より先にないデータ分析は無意味データ分析は意思決定のために行う。ということは、すでに決定が下されていて変更の余地がないのであれば後でデータ分析を行っても意味がない。
そのはずだが、PDCAを回したりKPIを決める際に、「事前」に「片手間」ではなく「専門の能力」を持った人に「リソース」を割り当てて「データ分析」をさせているという話はあまり聞かない。
もしかしたらそんなものは必要無いのかもしれ