データ分析の役回りとは データ分析講座(その125)

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◆ データ分析はスゴイ狂言回し

 嬉しいことに、近頃どうにかデータ活用できないものだろうかと模索する企業や人が増えています。例えばビッグデータ、データサイエンス、機械学習、AIなどのキーワードはまさにその期待の表れでしょう。まさにデータ分析がビジネスを引っ張っていく、そのようなデータ分析が主役に躍り出る時代が近付いてきたのでしょうか。そこで今回は「データ分析はスゴイ狂言回し」というお話しをします。

1、狂言回し   ~物語を進行し主役を導く

 「狂言回し」は地味だけど重要な役回りを演じます。有名なところでは、手塚治虫の漫画に登場する火の鳥です。火の鳥は時間を超越し物語を進行し、各ストーリーの主役を導く「狂言回し」の役回りを演じています。

 データ分析も火の鳥と同じです。過去を見つめ未来を見通し、主役である営業パーソンやマーケターなどをより良い方向に導き、素敵な物語に仕上げていきます。そして生かされないデータ分析は、そんな狂言回しの役を演じる機会を奪われています。

2、3つのポイント

 狂言回しの役回りをデータ分析に演じてもらうため、3つのポイントがありますので次に説明します。

  • (1) まずは「質」より「量」
  • (2)「どう分析するか」よりも「どう生かすか」
  • (3)「打ち上げ花火」よりも「線香花火」

(1) まずは「質」より「量」

 「ああだ、こうだ」とブツブツ言う前に、とりあえずデータ分析を始めよ!ということです。

 分析環境が整っていないと文句をつぶやいたり、頭の中で「ああでもない、こうでもない」と妄想したりする暇があったら、たくさん手を動かして壁にぶち当たった方が実りは大きいのです。まずはデータ分析の質よりも、データ分析の経験量です。

(2)「どう分析するか」よりも「どう生かすか」

 データ分析そのものよりも分析の先にある「活用」を重視しよう!ということです。

 生かされないデータ分析は無価値です。溜めたデータがゴミになるか宝になるかは分析次第です。どうせなら折角溜めたデータですから、どんなに汚いデータでもその可能性を信じ、データ分析で宝に換えましょう。

(3)「打ち上げ花火」よりも「線香花火」

 一発ドカーンとすごいデータ分析を夢見るよりも、堅実で長く続けるデータ分析を目指しましょう!ということです。

 そもそも過去のデータをいくら分析しても、新しいスゴイ発見をすることは稀です。データ分析で劇的な変化はそうそう起こりません。どちらかというと、知るべきことを確実に知り、やれることを確実にやる。過去の傾向から対策を打つ。過去の失敗を二度と犯さない。このようなデータ分析をコツコ...

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◆ データ分析はスゴイ狂言回し

 嬉しいことに、近頃どうにかデータ活用できないものだろうかと模索する企業や人が増えています。例えばビッグデータ、データサイエンス、機械学習、AIなどのキーワードはまさにその期待の表れでしょう。まさにデータ分析がビジネスを引っ張っていく、そのようなデータ分析が主役に躍り出る時代が近付いてきたのでしょうか。そこで今回は「データ分析はスゴイ狂言回し」というお話しをします。

1、狂言回し   ~物語を進行し主役を導く

 「狂言回し」は地味だけど重要な役回りを演じます。有名なところでは、手塚治虫の漫画に登場する火の鳥です。火の鳥は時間を超越し物語を進行し、各ストーリーの主役を導く「狂言回し」の役回りを演じています。

 データ分析も火の鳥と同じです。過去を見つめ未来を見通し、主役である営業パーソンやマーケターなどをより良い方向に導き、素敵な物語に仕上げていきます。そして生かされないデータ分析は、そんな狂言回しの役を演じる機会を奪われています。

2、3つのポイント

 狂言回しの役回りをデータ分析に演じてもらうため、3つのポイントがありますので次に説明します。

  • (1) まずは「質」より「量」
  • (2)「どう分析するか」よりも「どう生かすか」
  • (3)「打ち上げ花火」よりも「線香花火」

(1) まずは「質」より「量」

 「ああだ、こうだ」とブツブツ言う前に、とりあえずデータ分析を始めよ!ということです。

 分析環境が整っていないと文句をつぶやいたり、頭の中で「ああでもない、こうでもない」と妄想したりする暇があったら、たくさん手を動かして壁にぶち当たった方が実りは大きいのです。まずはデータ分析の質よりも、データ分析の経験量です。

(2)「どう分析するか」よりも「どう生かすか」

 データ分析そのものよりも分析の先にある「活用」を重視しよう!ということです。

 生かされないデータ分析は無価値です。溜めたデータがゴミになるか宝になるかは分析次第です。どうせなら折角溜めたデータですから、どんなに汚いデータでもその可能性を信じ、データ分析で宝に換えましょう。

(3)「打ち上げ花火」よりも「線香花火」

 一発ドカーンとすごいデータ分析を夢見るよりも、堅実で長く続けるデータ分析を目指しましょう!ということです。

 そもそも過去のデータをいくら分析しても、新しいスゴイ発見をすることは稀です。データ分析で劇的な変化はそうそう起こりません。どちらかというと、知るべきことを確実に知り、やれることを確実にやる。過去の傾向から対策を打つ。過去の失敗を二度と犯さない。このようなデータ分析をコツコツ地味に続けると、ものすごい成果として跳ね返ってきます。ホームランバッターではなく、息の長いアベレージヒッターのイメージです。

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 火の鳥のように時間を超越し物語を進行する“スゴイ狂言回し”なデータ分析をすることで、過去に囚われることや未来を憂えることもなく、また現在に絶望したり、ブームに踊らされることも少なくなります。

 データを使い過去をしっかり見つめ、これからの未来を見通します。主役である営業パーソンやマーケターなどが、今この時に集中し、もっとも良いパフォーマンスを発揮できるよう導きましょう。

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この記事の著者

高橋 威知郎

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)


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