◆ データ分析：所詮データは、過去の一部分でしかない
データ活用全般にいえることですが、データは「過去」の「ある事象」（例：受注や生産、購買など）の「１面の一部分」だけを表したものに過ぎません。例えば「受注件数」というデータはどうでしょうか、これは「成果」という側面を表したデータに過ぎません。「成果を得るためのプロセス」や「顧客の心理状態」、「営業パーソンの性格」なども「受注」という事象の一側面ですが「受注件数」のデータからは直接読み取ることはできません。
この「過去の一部分」でしかないデータを使い、これから何をすべきかを考えるのですから、一筋縄ではいきません。今回は「所詮データは、過去の一部分でしかない」というお話しをします。
1、データ分析：データから考える3つのこと
過去の一部分でしかないデータを上手く分析することで、次の「3つのこと」を考えていきます。
- ① 何が起こっていたのか（過去）
- ② どうなりそうか（未来）
- ③ 何をすればよいのか（アクション）
実際に、この順番で考えていきます。
簡単にいうと、まず過去を振り返り、次に未来を見通し、そして今何をすべきかを考える、という感じです。「過去→未来→現在（アクション）」の順番で「過去」と「未来」から「今」を考えるということです。
2、データ分析：過去を検討する
まずは「何が起こっていたのか（過去）」を検討することから始めます。データ活用を考えた時、多くの人が実施するのがこのデータ分析です。この手の分析は、実は難しい側面があります。データは過去の一部でしかないため、データだけで知り得る以上の何かを、分析者自らがデータから読み取る必要があるのです。
要は、データは起こっているのことの一部しかないため、データで現れない部分は、人間が想像する必要があるのです。しかもデータに現れる部分よりも、データに現れない部分の方が大きいため、データを正確に良い取る能力だけでなく、データをフックに洞察する力が必要になってきます。
3、データ分析：未来を検討する
「何が起こっていたのか（過去）」を検討後、次に「どうなりそうか（未来）」を検討します。過去のデータから未来を考えるのですから、一筋縄には行きません。ちょっとした工夫が必要になります。ちょっとした工夫とは、過去から未来を予測する数理モデル（いわゆる、予測モデル）などを構築するということです。
予測モデルと聞くと、難しそうと思う人も少なくありません。実は、予測モデルそのものを構築することは、それほど難しくありません。問題は「十分な予測精度のあるモデルを構築できるのか、現場で活用してもらえる（もしくは、信じてもらえる）モデルを構築できるのか」です。一番の難点は、予測モデルを構築するためのデータを集め整備することだったりします。
4、データ分析：アクションを検討する
「どうなりそうか（未来）」を検討後、次に「何をすればよいのか（アクション）」を検討します。ここまで到達して初めて「データ分析を実施した」ことになります。データ分析は単に過去を語たり未来を見通すだけではなく「何をすべきか」というアクションまで提示する必要があります。提示とまでいかなくとも、アクションが見えるところまでデータ分析する必要があります。
そのため、単にデータ分析の結果を出し現場に渡すであるとか、単に予測した結果をBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを通し...
東京・日科技連 本部ビル
