データ分析とインテリジェンス

情報収集論・目次と概要

■情報収集の全体像を把握し、体系化を試みる

「情報収集についての情報」というのは案外少ない。メディアごとにどのような特徴があるかということだけではなく実務上で起きる様々な問題、例えば

  • ・デマやプロパガンダに騙されないためにはどうすべきか
  • ・関係者(特に経営者やクライアント)とのコミュニケーションはどうすべきか
  • ・データを受け取る場合に起きる問題にどう対処すべきか

といったような問題に触れられることはさらに少ない。そこで、このようなことも含めて情報収集の全体像を把握し、体系化すれば自分も含めて情報収集を行う全ての人にとっても有用であろうということで、試みることにした。

このページは全体像の概要と、さらに個別の記事へのリンクという形で構成している。都度更新するので必要に応じて参照のこと。

■情報収集を始める前に知っておくべきこと

情報収集というととにかく関連しそうな書籍や記事を探そうとする人が多いのだが、その前に知っておかなければいけないことがある。また、作業をしているとつい目の前の情報やデータに集中してしまいがちであるので、始める前だけではなく都度思い出してほしい。

情報収集は目的ありき

無限にも等しい膨大な情報を全て使うことはできないし、「とりあえずデータを集める」ことに意味はない。まずは情報収集するにあたり「何をしたいのか」という目的を決定しなければならない。何も考えずに書籍を探したり新聞を読んだりするのは良くてもひどく効率が低く、悪いと無駄である。

→ 目的なしにデータ分析をすることがどれだけ無駄であるかについて

収集はデータ分析プロセスの一部である

データ分析とは、目的の決定から始まるプロセスであり、情報収集はその一部分である。常にプロセス全体の事を頭に入れ、前後で起きることを把握しておく。そうしないと収集に時間をかけすぎて、後の作業の時間が無くなってしまうなど弊害が起こる。

→ データ分析プロセスの全体像「インテリジェンスサイクル」とは

収集することは目的ではない

収集はプロセスの一環であるのだから、収集された情報は分析に使われなければならないし、分析は意思決定に使われなければならない。そして、意思決定は実行に繋がらなければならない。このことを忘れて情報収集のみを行うと、量だけ集めて満足はできるが何の役にも立たない無駄な作業になったりする。

情報収集は業界や業務への知識と経験が要求される

膨大な量の中から、時間とコストの制約の中で、目的に合わせ、分析に使える情報を獲得するのが情報収集である。業界や業務への知識と経験がなければ、何が良い情報なのかを吟味することもできない。情報収集は外部に丸投げしたり、新入社員に任せたりできるような仕事ではない。

仮説思考の使い方

仮説思考は有用ではあるが、「自分の理解できる範囲の中でしか仮説は構築できない」という致命的な弱点がある。かといって何の仮説も無しにあらゆることを平等に調べることはできない。従って、仮説を考えつつも、限られた世界の中での仮設であることを忘れてはならない。

■情報収集における実務の諸問題について

優先順位の決め方

まず全体の優先順位を決め、その中で収集で何にどれだけの時間をかけられるかを考える。従って、全体の優先順位を決める際にできるだけ参加しておいた方が良い。

時間とコストの闘い

データ分析には時間とコストの問題が必ず付きまとう。欲しい情報のすべてが手に入ることは無く、限られた条件の下で最善を尽くすしかない。例えば必要な時までに情報がそろっていなければ役に立たないし、入手できることが分かっていても時間やコストがかかり過ぎる場合、意思決定者や分析者とのコミュニケーションの問題にもなる。

また、情報収集は一度行ったら終わりではなく、分析の途中で情報不足が分かって追加での収集が起きたり、収集の途中で実は収集が不可能、あるいは間に合わないので方針を転換するこということが当たり前に起こるため、スケジュールには余裕を持たせておかなければならない。

分析者が自分で情報収集することは当たり前ではない

情報収集担当と分析担当が同じというのが通常だが、分担するという方法もある。メリットとデメリットを把握し、現状に照らし合わせてより良い方法を選ぶ。理想は情報収集を「分析担当者と同じレベルで分析ができ、かつ分析者が経営者やクライアントにおもねったり、自社に都合の良いような解釈をした場合にそれを指摘できる能力と、その能力以上に指摘することができる信頼関係がある人が行う」だろうが、これは実現が難しい。

→ 分析者が自分で情報収集することは当たり前ではない

■情報を読み取る

情報の真偽をどうやって判断するのか

全ての情報は、悪意であれ自己満足であれ、何等かの意図をもって発信されている。従って、受け取った情報をそのまま真実であると考えて鵜呑みにすると、発信者の望む方向へ誘導されることになる。情報の真偽を見定め、・・・

話の内容が理解できない場合

話の内容が理解できない場合、可能性としては以下のようなことが考えられる。各項目の概要は何度読んでも聞いても話の内容が理解できない場合の原因と対策についてにある。

■収集の方法の特徴と問題点

情報は様々なメディアに膨大な量が存在するだけでなく、セミナーや学会などでの発表、直接人から聞く、アンケートなどを行って調べる、他社のデータを受領するなど様々な方法がある。それぞれについて、どのように情報収集するかと、問題点について把握しなければならない。

  • ・書籍
  • ・新聞
  • ・TV
  • ・インターネット
  • ・セミナー、学会など
  • ・現地での観察
  • ・直接人を介して
  • ・アンケートなどのリサーチ
  • ・データを受領する
  • 他社からデータを受け取ると一言で言うのは簡単だが、実際にやるとなると様々な問題が起きて簡単にはいかない。まずデータを受け取る際に気を付けることを考えておかないと後でとんでもないロスに繋がる。また、受け取ったデータはそのまま使うのではなく、データを受け取ったらチェックすることが必要。

  • ・その他の方法

■情報収集の失敗

分析の土台である情報収集が失敗すれば分析に影響する。失敗する理由としては

  • ・時間のかけすぎ
  • ・時間切れ
  • ・コストのかけすぎ
  • ・集めた情報が使われない
  • ・人脈不足
  • ・知らないことを知らない
  • ・自分の意に沿っているからと内容を吟味せずに鵜呑みにした
  • ・デマやプロパガンダに引っかかって間違えた情報を掴まされる

といったことが考えられる。

→ 情報収集が失敗する理由とその対策

■その他のテーマ

スパイ活動

法律上はもちろんモラルに反することもビジネスではご法度である。法律違反は議論の余地がないとしても、何がモラルに反して何が反しないかというとこれは都度考える必要がある。

情報の整理と保管

収集した情報は、適切な方法による保管が必要であるし、必要な時に必要な人がアクセスし、容易に欲しい情報を手に入れられるようにしておかなければならないが、一方で整理や保管にかかるコストをどのように正当化するかが問題である。

情報の共有

様々な部署で同じ情報を集めていたり、同じ情報を集めるのに違うツールを使って共有できないことはざらにある。無駄をなくして効率よく共有する方法について考える必要がある。

情報収集の監査

データ分析は後日監査を行い、次への改善を行う必要がある。その一部である情報収集も当然対象である。収集するべきデータに過不足は無かったか、かけたコストは妥当かなどが審議されるべきだろう。

→ データ分析にも第三者による監査を取り入れてはどうか

■情報収集と一言でいってもこれだけ広い

日ごろは一言で片づけているのだが、改めて考えてみると情報収集に関する話題は思ったよりも広いことに驚く。今後、個別テーマの記事を埋めつつ概要も追加修正していく。情報収集の質の向上に役立てば幸いである。

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タグ:情報収集 データ分析プロセス


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