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組織開発

【データ分析】データ分析の限界

2024/01/27 更新

データ分析と直感

(1)データを分析して、直感と大きく違った結果を出すことはできません。
(2)データ収集でできることは理解しておくこと必要があります。

データの活用で出来ること

(1)データを加えることで、自分の話に説得力を付与することができます。
(2)データ化すれば、職人芸(経験)とよりも正確な判断が出来ます。また、誰にでもその予測ができるようになります。
(3)データ化することで、現場のある人の感覚を、メンバーで共有して客観的に議論することができます。
(4)データの収集を自動化して、これを一覧できるダッシュボードを作れば、現状のリアルタイム把握が可能になります。

説得力の付与

(1)データを加えることで、自分の話に説得力を付与することができます。
(2)ナイチンゲールが、戦場に直接的な怪我よりも、戦場における伝染病による死亡率高いことについてデータをとって、戦場での衛生状態の重要性を訴えたことは有名です。
(3)このケースの場合、集めたいデータはある程度、予想できると思われます。

職人芸の自動化・見える化(データを活用した予想)

(1)売り上げを予測して、人員の予定、原材料の仕入れをすることがあります。現時点では、担当者の勘に頼ってることも多いでしょう。
(2)過去の「結果」と、これを予想するのに役立つであろう「要因」を特定すれば、予想モデルを構築できる可能性があります。
(3)例えば、匂いや、肌感など、「要因」が全て数字化できない可能性もあります。それらを除いて一部を自動化(見える化)するツールとして役立てる可能性があります。
(4)現場の担当者からヒアリングして、どんな要因(データ)を考慮すればよいのか考えていくことになります。

現場の肌感の見える化、一般化

(1)例えば、現在、Aという商品を購入しているお客さんが、どんな属性の人のか(ペルソナ)を明確化するという課題を考えます。
 「20代なのか」「女性なのか」「結婚しているのか」「どんな目的で購入するのか。」について事情を収集することが考えられます。
 例えば、購入目的については、20件程度、ヒアリングして、その結果を分析して、上から10番目までを「恋人のプレゼント用」「自分用」「家族用」など、回答の類型化を用意する必要があります。
(2)例えば、「Aという商品を購入しているお客さんが、どんな理由で商品を購入しているか」であれば、「他社の商品としてはどんなものを見たのか。」「A社の商品を選んだ理由は何なのか。」「サイズが決め手なのか。」「値段が決め手なのか。」「機能が決め手なのか。」「機能が決め手だとして、どの機能を重視したのか。」をヒアリングする必要があります。

参考

 木田浩理ほか著『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』53頁以下

経営ダッシュボード

(1)データの収集を自動化して、これを一覧できるダッシュボードを作れば、現状のリアルタイム把握が可能になります。
(2)しかし、この方法でできるのは、異常の感知や、極端に良い結果、極端に悪い結果の把握のみです。
(3)お店ごとに違いがある場合に、実際のお店の運用と調査すれば、他のお店にも応用できるようなアイデアが見つかるかもしれません(外れ値の分析)。
(4)経営状態をモニタリングするツールとして、どんな数値が必要であるかも、考える必要があります。

参考

 木田浩理ほか著『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』176頁

異常の原因の発見

(1) 例えば、工場の製品に不良品が出た場合の原因追及等の意思決定をサポートするデータ活用です。例えば、ある商品が売れなくなった原因を調べる等のデータ活用です。
(2) ある過程をモデル化し、その異常を感知するシステムを作ることはできます。
 例えば、商品の売上が、「ニーズ」「商品力」「広告力」で決まると仮定します。
 「ニーズ」は、お客様が当該製品を購入するときに、比較検討していいる要素と、その優先順位のヒアリングで測定できると仮定します。
 「商品力」は、「お客様が他の商品と比べて当社の商品を選ぶ理由」と「他商品と比べたときの、当社商品の差別化要素の有無」で測定できると仮定します。
 「広告力」は、あるチャンネルにおいて、当社商品のCMが出現する率で測定すると仮定します。
(4) 上記のようなデータを使って、どこの過程に異常が発生しているかを測定することはできます。しかし、その原因を特定することはできません。原因の特定は、人間がする仕事になります。
(5) 例えば、よくあるトラブルの原因をリストアップし、そのトラブルが発生すると生じる現象を定義しておけば、その定義された原因をアラートとして表示することはできます。

参考
 木田浩理ほか著『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』46頁以下 、56頁以下

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