近年、あらゆる技術の発展により、「分析」がより重要になってきています。今までは多くのデータを集める手法、それを保存するプラットフォームに焦点が当てられてきましたが、それらが充実した今、次にそのデータをいかに利用するか、つまりデータ分析が重要視されるようになってきたのですね。
そこで本記事では、データ分析の根幹となる意識、考え方を分かりやすく解説します。データ分析の中身を理解し、ぜひ実際の事業に取り入れましょう。
データ分析の意義とは？
多くの人にとって「データ分析」は馴染みのないものだと思います。当然、具体的なやり方などは知らないでしょうし、その意義もよく分からないのではないでしょうか。しかし、データ分析を行い、その結果を事業内容にフィードバックしていくことは、業務の効率化、さらにいえば事業の成功に必須になってきています。
データ分析のポイントは「全体から個々へ」です。
例えば、ある会社の営業成績が落ちているとしましょう。当然、上司は営業成績を上げろと部下に指示しますね。しかし、これだけでは部下はどう動いていいか分かりません。なぜなら、指示に具体性がないからです。具体性を持たせるためには、成績が落ちている原因を調べる必要があります。販売商品の質が悪いのか、訪問時間が悪いのか、営業マンの態度が悪いのか、などです。
その原因を調べるためにデータ分析を行うのです。例えば、同じ商品を扱っている他の事務所の営業成績が落ちていなければ、商品が悪いわけではないでしょう。それ以外に理由があるのだと推定できますね。
このように、データを様々な角度から分析し、問題点はどこにあるのかを全体から探り出し、それを改善・活用することが、データ分析の意義であり、それが業務の効率化につながるのです。
データ分析で重要となる３つのこと
分析しようとしている問題について理解しているか
データ分析を行うにあたり、分析しようとしている問題について十分に理解しておくことはとても重要です。データ分析は万能ではありません。収集したデータ自体に偏りやバグがあれば、それを含めた結果が出てきます。
そのため、分析している問題について理解していなければ結果をそのまま鵜呑みにしてしまい、間違った方向へ進んでしまいかねません。なぜデータに偏りが発生しているのか、その偏りは無視して良いものなのか、などに注意して分析を行いましょう。
分析手法への十分な理解
データ分析にはとても多くの分析手法があります。適切でない手法で分析を行うと、間違った結果が出てきてしまいます。正しい手法を用いることはデータ分析において必須です。
発生するあらゆる問題には、それぞれに対応する最適な分析手法があります。とにかく分析しているからOKということではないということを忘れないでください。
ある一つのデータだけに注目しない
分析を行うと、様々な数値が出てきます。そして、この数値全体から方向性を決めることが大切です。
例えば、あるデータ分析を行って、「平均年齢」が４０歳だったとしましょう。一見、４０歳前後のグループからデータを集めたように見えますが、７０歳が３人、１０歳が３人のグループから集めたデータでも、このような平均値が分析において算出されます。
この場合、４０歳という平均値に果たして意味があるでしょうか。このように結果にだけ注目すると、誤解がおきてしまうことがあります。いずれに場合も、データの詳細にまで目を通し、検証することが大切です。
データ分析は活用が鍵になる
データ分析はそれ自体が重要なのではありません。その結果をフィードバックし、実際の事業に活かしていくことが大切なのです。
データ分析において問題点が発見できれば、それを改善することにつとめることができます。そして、問題点が改善できたかどうかを確認するために、再度、データ分析を行います。このようなサイクルが業務のさらなる効率化につながります。
おわりに
データ分析はすでに多くの事業者が取り入れ、日々の業務に活かしています。データをいかに集め、それを分析し、どう活かしていくかが事業の成功を左右しているといっても過言でもありません。
ぜひデータ分析を取り入れ、より効率的な業務を行えるようにしていきましょう。
