始まる前から失敗しているデータ分析

データ分析の失敗にもいろいろある

「データ分析」といっても範囲は広い。ある意思決定のためのプロセス1つだけでもたくさんのフェーズがあり、それぞれにまたたくさん失敗する要因がある。

そんな中でも「プロセスを始める前に失敗が約束されているデータ分析」になる要因は共通していると考えられるので、まとめてみる。

こんな「データ分析」では始める前から失敗している

• 決めてから始める

• 行動した後に始める

• 目的がない

• いきなりデータを見る

• 丸投げする

• 自分だけで出来る範囲のことをやろうとする

決めてから始める

戦略・企画・施策・アイデアなど「次にどうするか」がすでに意思決定されているなら「次にどうするかを決めるためのデータ分析」など不要。

後からデータ分析をしても中立でデータを見ることは難しく、すでに決めたことを追認するデータを探しに行ってしまうだけだ。

データ分析を意思決定のために行うならば意思決定の先に行わなければならない。意思決定に役に立たないのではもうこの時点で失敗だ。

行動した後に始める

行動が終わった後にそのキャンペーンについての分析などしたところで振り返るだけしかできない。つまりこのデータ分析は何の意思決定にも寄与しない。

それにデータが取れないかもしれない。何が売れたかはデータがあるだろうが、店舗への来店やWebへの訪問はログを取っていないと遡ることはできない。キャンペーン中に何が起きたかも、キャンペーンの前にどうだったかもわからなければ分析のしようがない。

つまり、行動した後にデータ分析を始めようとすることがデータ分析の失敗である。効果測定をやめよう。

次の施策のための検証と学習であれば、それは「次にどうするかを決めるため」の分析なので正しい使い方だ。すぐではなくてもいつか使うかもしれない知識を作るための分析を行うこともあるだろう。振り返るだけの分析との違いは、明確に意識しているかどうかにある。

目的がない

目的無きデータ分析は無駄である。

いきなりデータを見る

目的不明なのにまずデータをどうにかしようとすると失敗する。どうにかするとは、

• ダッシュボードを見る

• どんな手法を使おうかを考える

• プログラミングしようとする

といったことである。

丸投げする

論外。

自分だけで出来る範囲のことをやろうとする

数値が見たいと思っても必要なデータが全て整備されているとは限らない。なのでデータベースから抽出するスキルが必要で、時にはデータの場所や定義を調べなければならない。

業界を知るために資料を読もうとしても、たった1つのグラフでさえ指標の定義を確認し、軸や見方を変え、多くの他の資料と比較してからでないと読み誤る。

データ分析が様々な仕事の中での1つでしかない大半の人達にとって、データ分析に時間を十分に充てることは難しい。だからといって自分だけでできるごくわずかな範囲の「データ分析」で済ませようとすればごく狭い範囲の情報しか得られない。

不確実性を減らす努力をしないで結果が出たとしても、データ分析としては失敗である。

ここから先が本番

実際にデータ分析を始めるとこれでもかと問題が起きるが、どんなに苦労したところで今回の話に出てくるようなデータ分析をしていたらうまく行くはずがない。

「戦略の失敗は戦術の失敗では取り戻せない」とも言われるように、データ分析も始めから失敗していたら後で取り戻すことは難しい。

残念ながら巷の「データ分析」には今回紹介した「始める前から失敗しているデータ分析」が多いようなので、次に何かデータ分析をしようとした時には思い出してもらえたら幸いだ。