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「知りたいことは何かを明確にする」ことが重要になる。目的を決めないで意思決定と分析のプロセスを途中から始めようとしてもうまくはいかない。

知識はあまりにも膨大であり、知りたいことを決めてからデータを探さないとただ発散する。グラフを眺めてあれこれ議論するだけで何も残らないのは、目的を決めずに始めたデータ分析でよく見られる光景だ。

また、目的を常に念頭に置かないと手段が先行する。手段は目的という土台があって成り立つものだ。土台がなければ手段がいくら優れていても時間の審判には耐えられない。手段よりも目的が重要なのではない。両方必要であり、ただし順番があって、先に土台が必要だということだ。

手段が先行したために失敗したデータ分析は数多い。本記事の主題ではないので簡単に触れるだけにするが、これらは正しくない目的から始めたデータ分析が失敗する理由の一部でしかない。

• 今あるデータだけで考えようとする

  • データベースにあるから

  • BIツールで見られるから

  • 自分の頭の中にあるから（つまり、勘と経験）

• せっかく導入したからと今あるツールを何とかして使おうとする

  • 可視化ツールやダッシュボード

• 自分が使ってみたい手段を優先する

  • 高度な手法

  • 好みのプログラミング言語

• 意思決定が先にある

  • すでに決まったことを追認するためだけ

• 行動が先にある

  • 終わったことを振り返るだけ

なお、検討の結果コストや時間の制約から最終的に手近にあるデータやツールでなんとかしなければならなくなるのと、最初から選択肢を絞ることは全く違う行為である点は強調しておく。

データ分析は決める前にやる

データ分析は意思決定がされる前にされなければ意味がない。なので正しいアイデアがある前提で検証だけを「データ分析」だと捉えているとおかしなことになる。

これでは正しい目的地に向かっていることを前提に「今進んでいる道は正しいのか」だけを問うている。もし向かっている場所が正しくないならばいくら進んでも行くべき場所にはたどり着けない。まず「どこに向かうべきか」を決めるためにデータ分析は行わなければならない。進んでいる道が正しいのかのためのデータ分析はその次だ。

「そのアイデアを実行することを決めるためにどんなデータ分析をしたのか」に答えがなければ、どんなに結果が良かったとしてもそれは「データ分析」としては失敗なのである。

それから、「アイデア」と書いたが次のような言葉であってもまったく同じである。

• 企画

• 計画

• 戦略

• 戦術

• 施策

• プラン（PDCAのP）

つまりとにかく「データ分析は決める前にやる」ことだ。

あたり前だけれどもあまり語られていない（気がする）話

他の候補としては「徹底的に客観的・中立的に考える」もあったのだが、始める前というよりは途中の洞察フェーズかなという気がしたので「分析するのに必要な事」とかで別にした方がいいかなと思ってはずした。やっぱりこっちにいれた方がいいと思ったら書き直すかもしれない。

今回の話もデータ分析に関わっていれば「まあそうだよね」となると思うが、今までまとまった話として書いているのはあまりみたことがない気がするので書いてみた。

特に経営者とかPMとかマーケターとか、データを受け取って自分で分析をしたり、インテリジェンスを受け取る側の人にはもっと意識して欲しいことなので、「PMのためのデータ分析入門」とかをまとめてみたい（とかなり前から言ってはいるが全然進んでない）。