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  • データサイエンス実践講座

第21回:データをビジネスに活かせない4つのボトルネックとは /データサイエンス実践講座最終回

本連載も今回で最後になりましたので、ここまでの話をまとめておきたいと思います。

 

データをビジネスに活かしたい、と思ってはいても上手く使えている会社は限られていますが、その際に必要なのは「とにかくツールを導入する」「とにかく分析できる人材を集める」という考え方ではありません。

 

組織がデータをビジネスに活かせない4つのボトルネック

 

組織がデータをビジネスに活かせないというとき、大きく分けて4つのボトルネックのいずれかが考えられます。

 

1つめはデータ自体のボトルネックです。
すなわち、業務システムとしては回っていても、IDやカテゴリーの定義が統一されていなかったり、抜け漏れや異常値が許容されていたり、部署間の仲が悪く互いにデータを使わせたがらない、というのでは、分析までに大きな手間やコストがかかってしまいます。
本連載はまずこうした業務のデータをどう分析用に加工するか、というお話から始めました。

 

そして2つめには、分析方針が適切でないというボトルネックが考えられます。
「このビジネスの中で最大化すべきポイントはどこか」「分析結果が出たとしてどのような範囲の業務プロセスやリソースであれば変更が可能か」といった状況を理解している人と、データをどう分析するか考える人の間のコミュニケーションが不十分な場合などにこうした問題はよく起こることでしょう。
そうすると、どれだけ高度な手法を使っていようと、数学的には正しいが何の価値も生まない分析結果だけが報告されてしまいます。

 

特に分析を外注する際、最も大きなコストはこの2つのボトルネックの解消、すなわち「データを分析用に加工するコスト」と「分析者と現場の間のコミュニケーションコスト」の2点です。ともすれば全プロジェクト予算の8~9割がこの2点のみの工数に費やされるということもしばしばあります。

 

また、素晴らしい分析結果が出てきたとしても、残り2つのボトルネックによってその結果が活用されないこともしばしばあります。
それが「意思決定」と「現場」のボトルネックです。
分析結果を活かす、ということはすなわち、業務のプロセスやリソースの配分を「変える」ということですが、硬直した組織はとにかくこの「変える」ということが苦手です。
つまり、経営層や管理職が責任を取りたがらないとか、現場レベルで「新しいやり方を覚える」ということを面倒くさがる、といった理由で、分析結果から示唆された「多少の不確実性はあるがこうすれば今より儲かりそうだ」という情報が何の活用もされないわけです。

 

データをビジネスに活かすために

 

きちんとデータ分析を行なって収益性を改善し続ける企業とそうでない企業の差は、1年間で言えばわずか数パーセントほどかもしれませんが、毎年数パーセントずつコストを下げ、売上を上げ続ける企業とそうでない企業の差は、数十年間で大きく開き続けていくことになります。

 

私たちは「十年もすれば日本の主要な企業は全てデータをビジネスに活かすようになるだろう」と考えていますが、こうした考え方に対して「十年ぐらいじゃうちの会社はムリですよ」という反論を頂くこともあります。
もちろんそうした会社がいることはよくわかりますが、逆にその会社が「主要な企業」として生き残り続けられるかどうか、というところの方を疑った方がよいのではないでしょうか。

 

私たちはツールやサービスを通して、データを使って価値を生もうとする全てのビジネスパーソンの味方であろうと考えていますし、それはデータを全く活かせない会社のシェアや利ざやを脅かすような、天敵を生み出す行為にもなることでしょう。

 

私たちは、皆さんがデータを使って生き残る側のビジネスパーソンとなることを願っていますので、そのためのお手伝いができそうであれば是非お気軽にご相談下さい。

 

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