DXこれは止めましょう！

昨日に引き続き、DXのプロジェクトに参画している視点から分かり易くDXについて発信してみたいと思います。

AI ConductorのToshy18です！

今日のテーマは、「探索型データ分析」についてです。

探索型と名前がつく通り、保存されているデータを探ってみて、今までに持っていなかった知見を見付けて、それを事業に活かすというのが概要ではあるのですが、事業の方針が定まっていない状況で、「な・に・か」指針を見つけることを目的としているという前提が曖昧で、このままプロジェクトを進めようとするのは、失敗や遠回りをする可能性が高く大変危険です！

こういう事業環境であれば、次に挙げるようなプロセスをオススメします。

１. マネージメントの方が認識している事も、していない事も含めて、
　　現状の課題整理を行いましょう。
　　例えば、大まかに先ずは売上・利益・コストの何が問題であるか、
　　時間軸で短期または中長期の何処にフォーカスするかなど、
　　いきなり各論に行かず全体感から入ります。

２. その抽出された課題解決に優先順位をつけます。

３. 優先順位の上位からデータ分析対象となる目的と課題を出来るだけ
　　クリアに決めます。データを見た結果、データが揃っていないなどの
　　理由で分析が出来ないとなった時などには、次の優先順位になっていた
　　目的と課題について事前調査してみます。

４. 分析のアウトプットまで、マネージメントの方と合意出来た場合に、
　　実質的なデータ分析に取り掛かります。

探索型データ分析は、目的や課題を整理しないまま、取り敢えずデータに
手を付けて、「何か出てくるでしょ！」みたいな軽い感じで始める
プロジェクトも多いですが、それは失敗確率が高いので絶対オススメしません。