1.初めに

現在、第四次産業革命と言われており、大量生産をして物を売っていた時代から、IoT・AIを用いた作業の自動化が行われ、データを活用する時代に変化しつつあります。

そんな中、

・自社内にデータはあるけど活用していない

・データが色々な所にあり連携ができていない

・他社がどうやってデータを使っているか分からず不安・分析の得意な人材がいない…

などのお悩みを弊社としてもよく耳にします。

そこで今回は、

・データ活用をするためにしなければならないこと

・データ活用をするステップ

・業績アップに繋がるデータ活用のやり方

について書かせていただきます。

2.データ活用をするためにしなければならないこと

まず最初にデータ活用を行う準備をする必要があります。

大きく分けると以下の4つがあります。

①データ活用の目的を決める

1番避けなければならないのが「分析だけしてアクションが変わらない」という事態です。「何のためにデータを活用するのか」など目標の設計をしっかり行いましょう。

②何のデータがとれるか現状把握をする

次に目標を決めたうえで、現状どのようなデータがとれるのかを把握しましょう。

現状を確認した際、当初は想定していなかったところからデータがとれることもあります。

細かいところまで把握するようにしましょう。

③そのデータが本当に信頼できるデータか考える

万が一、取得するデータが誤っている場合、誤った意思決定を引き起こす原因になります。

例えば、

「社員が手打ちで入力していて人為的ミスが起こる可能性がある」

「システムのエラーで数値が正しくない場合がある」

などがあげられます。

その場合、「誤ったデータを使わない」というのもありますが、「データに誤りが発生しないような仕組み作りを行う」というのも検討する必要があります。

④目標達成に足りないデータの対策を行いましょう

最初に設計した目的に対してどうしても必要なデータがない場合、新たにデジタルツールなどの導入を検討するのも手段の一つになります。

コストがかかる可能性があるかと思いますが、そのデータがないことで他のデータが意味をなしていない場合もあるかと思います。

その際の機会損失、そして業績に対するインパクトを考えた後、もし必要と判断した際には投資を行いましょう。

3.データ活用をするステップ

データ活用をする際、一気にすべて行うのではなく一つずつ段階を踏んでいくことをお勧めしております。具体的には以下のステップで行いましょう。

①データの見える化を行う

まずはデータの異常値を見つけるためのデータのビジュアル化を行います。

データを数字で見るだけでは、どこに問題があるのかであったり、どのような特徴があるのかというのが分かりにくいです。

時間をかければ分かるという場合でも、分析にかける時間自体が勿体なく、短時間で行えなければ繰り返し分析することも難しくなってきます。

以上の理由でデータの見える化は必要になってきます。

②異常値を見つける仕組み作りをする

業績を改善するためにはただ異常値を見つけるだけではなく、その異常値をどのように改善するかに時間を使う必要があります。

そのために異常値が出たときにアラートを出したり、優先付けをする仕組み作りを行う必要があります。

例えば、

「KPIが未達成だった場合はアラートをつける」

「数値が変化したときのアウトプットを変える」

といったことがあげられます。

③改善策をルール化し、最適化や予測モデルを作成する

最後に異常値が発生した際の改善策に関する情報をストックすることで対応の最適化を目指します。加えて予測モデルを作成して今の分析から未来の分析に役立てましょう。

4.データ分析を行う上で業績をあげる重要なポイント

ここまでデータ分析を行う上での流れについてを書いてきました。

では、分析を行う上で大事なことは何なのでしょう。

具体的には以下の3つがあげられます。

①複雑な分析ではなく、KPI目標や昨年対比をみる

分析をする上では決して複雑な分析を行う必要はありません。

先述した通り、分析に時間をかけるのではなくそのあとの対応に時間をかけるべきであり、シンプルで重要なことに注目しましょう。

では、それは何かというとKPI目標の達成率や、先月対比や昨年対比になります。

ある数値を見てそれが良いか悪いか判断する際、必ず基準となる数値との比較を行います。

その比較対象が「目標」や先月や昨年のデータになります。

この二つとの比較に注目しましょう。

②アクション（意思決定）に繋がるデータを見る

データ活用を行う上での準備でも触れましたが、データ活用をする際はそのデータを活用する目的を決めることが大事になります。

そのため意思決定に繋がるデータを見れるようにすることが大切です。

逆に意思決定に繋がらないデータはノイズとして判断を遅らせる可能性もあるので見れないほうが良い場合もあります。

③継続的に分析し続けられ、リアルタイムで見れる

分析の頻度が少ない場合、異常値を見つけるまでの時間がかかってしまいます。またデータがリアルタイムでない場合も分析した際に見ているデータは少し前のものになってしまいます。

結果、異常値発生から意思決定までの時間がかかってしまい効果が低減してしまいます。よって高い頻度で継続的に行うこと、そしてデータがリアルタイムになるようにシステムをAPIやRPAで連携させることが重要になってきます。

以上の3点が業績をあげるデータ活用法になります。

 

まとめ

本記事ではデータ活用のステップと業績をあげるための重要なポイントについて書かせていただきました。

ただデータを手あたり次第使うのではなく、目標をもって仕組み作りを行っていくのが最も重要になってきます。しっかりとした計画を立てて順序良く行うことで効率的なデータ活用を実現しましょう。

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