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サービス紹介

データ活用は目的ではなく手段

起業・独立・経営

こんにちは、荒井(@yutakarai)です。

「我が社もビッグデータを活用するんだ!」といわれても
なにをどうすれば良いかわかりません。

データを活用して何がしたいかが明確になっていないからです。

まずは課題や目標を明確にすること

データを活用することは目的でなくあくまで手段です。

まずは事業における課題や目標を明確にすることから始めます。

事業における課題や目標というのは、例えば以下のようなことです。

・売上を伸ばしたい
・在庫を減らしたい
・新規顧客をもっと獲得したい
・離職率を減らしたい

まずは、こういった課題や目標をリストアップし
これらを解決するためにデータを活用できないか、という順序で考えたほうがうまくいきます。

「よし!ビッグデータを活用しよう」からではなく
「課題や目標を明確にしよう」から始めるということです。

どんなデータが必要か?そのデータは手に入るのか?

次に、設定した課題や目標に対して、どんなデータが必要かを考えてみます。

売上を伸ばすのであれば以下のようなデータが必要になってくるはずです。

・日次・週次・月次の売上
・商品別・顧客別の売上
・商品単価・客単価

そして次に、そのデータが入手可能かどうかを確認します。
データがあるかどうか、そして入手可能かどうかを確認します。

・データがあって利用可能
・データはあるが加工する必要がある
・データを使うには社内の許可が必要
・データがない

様々な状況が考えられます。

とりあえず今あるデータを活用する

今、存在しないデータを集めようとすると相当な時間や労力がかかってしまいます。

データを収集するための仕組みづくりが必要ですし、実際に使えるデータが蓄積されるまでも時間がかかってしまいます。

なので、データを収集するための仕組みをつくりつつ、まずは今使えるデータだけでできることを考えてみることをおすすめします。

今あるデータから読み取れることを考えることで、どういったデータが足りないかということも見えてきます。

まとめ

コンピュータサイエンスの世界ではこういった言葉があります。

Garbage In, Garbage Out

「ゴミを入れてもゴミしか出てこない」という意味です。

「ゴミ」という表現はかなり語弊がありますが
要は「使えない状態のデータ」という意味です。

「ビッグデータを活用しよう」という大号令のもと、社内のデータをかき集めてもそれだけでは使えないの状態の場合が多いです。

ゴミをいれるとゴミが出てくる

実際は、名寄せやデータ成型など、データを加工して活用するケースがほとんどです。データを活用するには、インプットするデータの質が非常に重要です。

 
目指すゴール(課題解決や目標達成)を明確にしないで「データ活用」だけにとらわれてしまうと、なんのための作業なのか見失ってしまいがちです。

データ活用のための作業が、無駄な時間にならないために、データ活用は目的ではなく手段ととらえることが大切です。

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