データ分析とインテリジェンス

分析の目的は意思決定と行動の質の向上である

■データ分析は、分析だけでは成立しない。分析の目的は意思決定と行動の質の向上である

「分析は目的ではなく、それだけでは成立しえない」という認識を持てるかどうかで、データサイエンティスト・データアナリストとしての価値は大きく変わると断言できる。

もしこの認識がなく分析だけが目的だと考えていると、要求に答えることや分析を使ってもらうことよりも、自己満足を優先してしまう。高度な理論や技術を使うことに夢中になって、自分やごく一部の専門家以外に誰にも理解できない結果を出したり、簡単な集計で済むところを膨大な時間を使って複雑な計算を行うということが起きる。個人の活動であれば問題なくとも、ビジネスに限らず多くの人との関わりがある中で行われれば良くて無駄、悪ければ厄災である。

分析の目的はあくまでも意思決定と行動の質の向上であり、それ以外は全て無駄か徒労である。ということは、どんなに最先端で高度な理論を使おうが、どれだけ時間をかけようが、結果が使われなければなんの意味がない。だからといって理論が必要ないなどということもありえず、結局のところは、時間、人員、スキルなど様々な制約の下で、「使ってもらえる分析」をいかに作りだすか、ということである。

■集計や分析だけでは使えない

分析と称して、クロス集計やグラフだけを提示する人がいる。あるいは、ツールから出てきた結果、例えばクラスター分析でデンドログラムを出すだけの人もいる。貰った側は「それで?」となる。むしろ直接言ってもらえればましな方で、ほとんどの場合は「もらったけれども使えない」と思っているが口には出さない。それに気が付かないと実は誰にも使われていない集計レポートを出し続けて仕事をした気になっているだけになる。

なぜそんなことになるかと言えば、単なる集計では何もわからないからで、何もわからなければ意思決定に使いようがない。必要なのは、「そこから何が言えるのか」という洞察である。

■「そこから何が言えるのか」は必須

使ってもらうためには「そこから何が言えるのか」を提示しなければならない。なぜそうなるのかをデータで裏付けながら、最後は経験と勘も交えて洞察する。そこで初めて分析として成り立つのである。そのためには、分析手法の知識だけ無く、自社・クライアント・競合について知っておかねばならないし、何より依頼者よりも深い洞察が出来なければ存在価値は著しく減る。

もちろん、与えられている制約があり、全ての分析に同じように対応することは難しい。しかし、確実に言えるのは、単なる集計担当ではいくらでも代わりがいるし、分析手法を適用しただけのアウトプットを出すだけではツールの発達により遠からずお役御免となるということである。

■これからどうするべきかの提案は要議論

提案するかどうかについては議論が必要である。意思決定する人と分析する人との役割分担についてで触れたように、意思決定者と分析者が同じであるのは当たり前ではない。したがって、これからどうするべきかを提案することは必ずしも正しい行為ではないことに注意したい。

■データ分析の法則

データ分析を行うにあたっていままで考えてきたことを改めてまとめてみようということで、「データ分析の法則」と名付けてみた。が、そのうち変わるかもしれない。順番も思いついたことから書いていく。あとはやりながら軌道修正していく。PDCAで本当に重要なことは問題を改善するために自発的に行動する人を育てることで行動の重要性を書いたが、それの実践でもある(いままでいろいろ初めておきながら1つも完結していないのは気にしないことにする)。

そのうち目次もつくって、概要はそのページにまとめて常日頃から見て、より詳細は個別の記事で、という形にできればいいなと思っている。ちゃんとかけたら自分のスキルはもう1段上に行けるかなんて思ったりしているが、さてどうなるか。

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タグ:分析 データ分析プロセス データ分析の法則


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