データ分析とインテリジェンス

タグ「データ分析について考えたことのまとめ」 の検索結果

大学や独学でデータ分析の勉強をしただけだと実務で使えない理由

大学のゼミやセミナーで、あるいは興味があって独学でデータ分析を勉強したので実務で使おうとしてもなかなかうまくいかない。それで自信を無くしてしまう人もいればひどい場合はうまくいかないのは回りの知識不足だからと正当化しだす人もいるのだが、データ分析の理論とツールの勉強が無駄になるには別の理由がある。

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「データ分析をする人」とは何をする人のことを指しているのか

データサイエンティスト・データアナリストはマーケターでもエンジニアでもない存在であり、それを他者に理解させる能力がなければならない。その一環として、そもそも「データ分析をする人」と世の中で漠然と言われているが定義があいまい故に誰かに伝える際に混乱が生じてしまっていると感じるので、改めてその言葉について考えてみる。

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定期レポートを効率化する

どこの企業でも多かれ少なかれ存在する定期レポートだが、作るのが面倒なわりには実は誰も読んでいなかったり、作り方が悪くて毎回膨大な時間がとられてしまったりと、放置していると結構ひどいめに合うこともしばしば起きる。誰かに任せるから自分には関係ないと思っているならばそれは勘違いで、その分その誰かの時間が無駄なレポートに費やされる。自ら効率化を提案してきたり、ましてや自力なんとかしようなどという人はごくまれである以上、気がついた人がなんとかするしかない。

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「何を知りたいのか」がわからなければデータ分析は始まらない

データ分析プロセスの始まりは、何を差し置いても意思決定者が「何を知りたいのか」を決めることだ。目的なく分析を初めようとしたところでうまくいくことはまずないし、たとえうまくいったとしてもそれは偶然にすぎない。

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データ分析で業務委託を使う・外注する方法

データ分析は内製化するべきではあるが、さまざまな事情により外注を使うを使うことは当然ありえる。しかし、金さえ払えばあとは自分の望むように勝手にやってくれるわけもなく、動かす側の力量次第でどのような役割を担ってもらうかは大きく変わる。

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データ分析について考えたことのまとめ

○データ分析プロセスについて

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手戻りをなくして時間を作る

速さは正義だ。しかし、どんなに頑張ったところでキーボードを打つ速さが10倍にはならない。システム化による効率化という方法もあるが、これには投資が必要であるしできるまでに時間がかかる。

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現場を無視したシステムやツールはなぜ失敗するのか

CRM・BI・DMP・DWH・マーケティングオートメーションにアクセス解析ツール、分析のためのシステムやツールは様々あるが、「導入したが誰にも使われず毎月金だけがかかる」という声は後を絶たない。そして、この声を発しているのは現場ではない。現場の声は「それみたことか」である。使い手を無視して知らないところで話を進め、ある突然「導入を決定しました」と通達が来るのがお決まりのパターンで、最初から無駄になることはこの時点で確定している。

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データ分析は内製化するべき5つの理由

データ分析に限らずだが、外に任せるということはそのノウハウが残らず人が育たない。高コストな上に常駐しても社員より長期の定着がしづらい外注を使い続けるぐらいならば、人を探すか育てる方が良い。あまり外注に頼ることが常態化すると変えようとしても変えられず、人件費がかさむ上に社員が育たずさらに外注に依存する悪循環に陥る。

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分析手法の疑問点・・・クラスター分析について

データ分析を行う際、データを用意してツールにかければ答えはでるけれども、その手法の背景を理解していなければその結果が正しいのかがわからない。報告を受ける側としても手法の理解があるに越したことはない。報告書を読んだ際に鵜呑みにするのではなく、正しい分析を行っているかについて検証できる能力があれば、でたらめな結論に惑わされることもなくなる。

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データ分析プロセスを料理に例えてみる

「データ活用は分析だけでは終わらない、実行に移さないと意味が無い」というとどうもいまいちピンと来ない人が多い。これは分析を依頼する意思決定側はもちろん、分析する側も同じ状況だ。

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誰でも使える・素人にも使える分析ツールはいったい誰が使っているのか

誰でも使える・素人にも使えるという触れ込みの分析ツールがあるが、本当に活用されているのかというとかなり疑問が残る。実際のところ、導入したけれども使っていないのでどうしようという話はよく聞く。導入も維持もただというわけでもないのに、どうしてこのようなことが起こるのだろうか。そもそも、「誰にでも」とは言うが、ではそれは誰のことなのだろうか。

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