データ分析とインテリジェンス

分析が失敗する理由とその対策

■情報収集の次は分析

情報収集が失敗する理由とその対策につづいて、分析が失敗する理由とその対策についても考えてみる。

■結論が先にあり、理屈を後付けしていないか

分析における最も注意しなければならないことは「結論が先にあり、理屈を後付けすること」ではないだろうか。ところが、無意識に行ってしまったり、ひどい場合はこれがおかしいと思わずに当たり前であると考えている人が結構いる。行った分析が、本当に偏っておらず、中立的な立場で行われたかどうかは最も重要な問題なので、かなりしっかりと意識しておかないと必ずと言ってよいほど自分の都合のよい解釈を行うことになる。

経営者やクライアントへ迎合していないか

経営者やクライアントの意向に沿いたい、マーケティングキャンペーンの結果を良く見せたい、自分の思想に合った意見を通したいなど、結論が先にある場合、その結論に沿うように情報を集めたり分析を行ったりしてしまう。

その後どうなるかはさておき、考えに沿わないことや都合の悪い話を上げるよりも迎合した方が遥かに評価されてしまうためにこの方法を取らざるを得ない場合や、取り入るためにわざと行われることも多い。

対策はいかに無私になれるかだが、分析者側だけががんばったところで無駄死にするだけであるので、経営者など意思決定側が正確な情報と欲しい情報のどちらを欲しがるか事前につかんでおきたい。前者ならば幸いだが残念ながら多くは後者である。

利益に目がくらんでいないか

迎合は相手の希望だけを考えるが、逆に自分のことだけ考える場合。例えば提案のために良い情報を見せたい、マーケティングキャンペーンの結果を良く見せたいなど、自社の立場だけを考えてクライアント側のことがすっぽり抜けおちる。業績の向上や自分の評価など、利益のために目がくらんでいれば分析を間違える。分析は中立でなければならないことを認識する。その上で、自分の利益だけを考えていないかクライアントの立場にもなって考える。

■正しいと思っていることは本当に正しいか

自分が正しいことを疑わない場合、多くは間違えている。従って、常に自分が間違っていないか、足りない視点はないか、知らない情報の中に重要なものがあるのではないかと考えておかないと落とし穴に落ちる。

事実と推論を混同していないか

文章を見返してみると、データの裏付けのある話をしていたはずがいつのまにかに自分の推論が入り込んでおり、事実と混同することがある。見直す際に事実と推論を明確に区別し、推論を事実のように扱っていないか注意する。

自分の考えを一般的にしていないか

「世間では」とか書いてあると「勝手に代表するな!」と思うことはよくあるが、自分で分析する際にもついやってしまいがち。その主張を裏付けるデータが本当にあるか、その時自分の都合の良いデータだけを拾っていないか注意しなければならない。

言葉の定義は正しいか

使っている言葉の定義が間違えていたりおかしかったりすると、データを読み間違えて結果がおかしくなる。使われている言葉の定義が明確でなければ都度確かめる必要がある。

■情報収集の失敗

基礎となる情報の収集が失敗していれば分析は当然失敗することになる。情報収集の失敗については情報収集が失敗する理由とその対策を参照のこと

■指摘に耳を傾けることができるか

自分だけではどうしても抜け出すのは難しい。誰かにチェックして間違いを指摘してもらわなければ気づく機会すらない。しかし、指摘を受けるのは比較的簡単なのだが、その指摘を受け入れることは非常に難しい。成功体験を積み重ねた人が環境の変化に気が付かなかったり、長年批判されないのが当たり前だった人が突然の状況の変化に耐えられずにひたすら批判者する人を敵視する姿はよく見かける。明日は我が身であることを忘れてはならない。

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タグ:分析 失敗 データ分析プロセス


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