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ロカラボについて

データ活用は目的ではなく手段

起業・独立・経営

「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はなくあくまでも手段です。

まずは事業における課題や目標を明確にすることが大切です。

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、こういった課題を列挙し
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」から始めるべきです。

どんなデータが必要か?そのデータは入手可能か?

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手間がかかります。

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が大切です。

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明確になってきます。

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。

「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ゴミの状態のケースが多いです。

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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