◆ 迷走する「データ分析」には、「誰（Who）の何（What）のための」がない
「専門家を雇ったけど、使えるデータ分析結果がでてこない」このような悩みを抱えた、ある企業の情報システム部門のトップの方がいました。その企業では、データ分析の専門家を数年で100名体制にする計画がありました。一昨年度に、社内外から人を集め、形だけはデータ分析の部署を新設しました。しかし、社内に蓄積されたデータをいくら分析しても、ビジネス成果が得られないというのです。設立から1年経っても、目に見えた成果が得られません。では、何が問題なのでしょうか。
1. IT投資をすればよいという罠
ビッグデータというキーワードがもてはやされ始めたころです。当時、「見える化」というフレーズとともに、「とりあえずデータを集めて『見える化』をしましょう」と言われ、データ活用のためのIT投資が積極的になされました。
例えば、クラウド型CRM（顧客関係管理システム）やMA（マーケティングオートメーション）、企業サイトのCMS（コンテンツ管理システム）、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールなどの導入や、企業サイトのアクセス解析ログや工場のセンシングデータ、社員の行動ログ（入退社やPC操作ログ、ヘルスケアデータなど）、コールセンターログなどの蓄積などです。この「見える化」というフレーズは曲者で、約15年前のデータマイニング・ブームのころや、約20年前のCRMブームのころにも言われ、それに踊らされた企業が積極的にIT投資に踏み切りました。確かに、データを集めて視覚化すれば、何かが見えてきます。それは単に、データの集計結果などが見えるだけで、次の一手が見えるわけではありません。過去の実態が見えるだけです。ただ見えただけで、次のアクションに繋げることができなければ無意味です。重要なのは「見える化」よりも「動ける化」です。
2. Excelレベルのデータ分析が試金石
Excelを使ったデータ分析は、Excelさえ使えれば誰でもできます。この最も初歩的な分析ツールであるExcelを使い、データ分析をすることでビジネス成果を出せないようでは、高度な分析ツールを使ってもビジネス成果を出せないことでしょう。分析ツールという面だけでなく、データの量や質という観点でも、同じようなことが言えます。Excelで扱えるようなリトルデータでビジネス成果を生み出すことのできない人に、ビッグデータでビジネス成果を出すことはできません。
Excelレベルの分析とデータで、ビジネス成果を出せるかどうかというのは、その企業でデータ活用が上手くいくかどうかの、非常に重要な試金石なのです。なぜならば、Excelレベルの分析とデータでビジネス成果を出せるのであれば、おそらくその企業では、データ活用の勘所を掴んでいるからです。このデータ活用の勘所を掴んでいるかどうかが、データ活用が上手くいくかどうかの肝です。
この勘所さえ掴んでいれば、後はIT投資でデータ活用基盤を整えたり、ビッグデータを扱ったりすることで、データ活用を加速させることができるからです。逆に、データ活用の勘所を掴んでいない状態で、IT投資をしビッグデータを扱ったとしても、多くの場合「見える化」止まりで「動ける化」に至らず、ビジネス成果に繋がらないことでしょう。
3. データ分析結果の活用イメージがない
ところで、データ活用の勘所とは何でしょうか。少なくともデータ活用の勘所を掴んでいれば、データ分析結果の活用イメージが湧いているはずです。データ分析結果の活用イメージとは、「誰（Who）」の「何（What）」のためのデータ分析なのか、ということを明確にしている状態です。データ活用で迷走している多くの企業では、この「誰（Who）」と「何（What）」が欠落しています。
この「誰（Who）」とは、誰のためのデータ分析なのか、ということです。現場の営業パーソンのためのデータ分析なのか、部署レベル（部長や課長など）のためのデータ分析なにか、全社レベル（役員など）のためのデータ分析なにか、ということです。この「誰（Who）」がごちゃごちゃしてしまうと、有意義な分析結果が出たとしても、誰が活用する分析結果なのか不明瞭になり、当事者意識がう薄くなり、結果的に活用されないデータ分析結果になります。
さらに、「誰（Who）」が明確でも「何（What）」の業務に役立つのかが不明瞭だと、そのようなデータ分析結果も誰も使わなくなります。なぜならば、どの場面でそのデータ分析結果を活用すればよいのかが、分からないからです。要するに、「誰（Who）」の「何（What）」のためのデータ分析なのかを明確にしたデータ分析でないと、とてもではないですが活用されないデータ分析になってしまうということです。
4. 「誰（Who）」と「何（What）」は明文化し共有する
では、どうすればよいでしょうか。難しいことは何もありません。単純に、「誰（Who）」の「何（What）」のためのデータ分析なのかを明確にするだけです。しかし、意外と明確化していないケースが多々見受けられます。明確にするとは、文章として明文化するということです。誰かの頭の中だけに、「『誰（Who）』の『何（What）』のためのデータ分析なのか」があるという状態ではだめです。データ活用に関わる人全員が、共通認識として持っておいた方がよいため、必ず明文化しておきましょう。
そうしないと、最悪の場合、人によってデータ分析結果の活用イメージが微妙に異なってしまい、いざ活用しようとしたとき、嚙み合わなくなってしまいます。では、具体的にどのように「『誰（Who）』の『何（What）』のためのデータ分析なのか」を明文化すれば、よいのでしょうか。ここで簡単な手順を紹介します。
5. 明文化するだけで、データ活用が進む
最初に、「誰（Who）」を明確にします。
次に、明確にした「誰（Who）」の業務を洗い出します。できれば、ビジネスプロセスとして整理するとよいでしょう。そして、その業務もしくはビジネスプロセスの、どの部分をよくするためのデータ分析なのかを明確にします。最後に、その部分をどのようによくするのかを明確にします。つまり、「『何（What）』のためのデータ分析なのか」が明確にされます。
- ステップ 1：「誰（Who）」を明確化する
- ステップ 2：業務もしくは関係するビジネスプロセスを整理する
- ステップ 3：そのどの部分をよくするためのデータ分析なのかを明確にする
- ステップ 4：その部分をどのようによくするのかを明確にする
- ステップ 5：「『誰（Who）』の『何（What）』のためのデータ分析なのか」を明文化する
明文化とは、「広告宣伝課長の広告予算を配分するという業務を、データ分析を使うこ...
