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第42回　データ分析力を高めて全社の業務スピードを向上させましょう。～個人的な意見を中心とした会議からの脱却～ (吉政忠志) 2023年5月

こんにちは。吉政創成の吉政でございます。
データ分析に注目が集まっています。データサイエンスやビッグデータの話も同じ分析・解析系のお話になりますが、今回はデータ分析のお話です。

データ分析とデータサイエンスやビッグデータの違い

よく聞かれることでもありますが、データ分析はデータを規則に基づいて処理し、その中にある傾向や特徴を抽出し業務改善などの何らかの改善に役立てる分析を指します。一方でデータサイエンスやビッグデータは大規模なデータから統計学やアルゴリズム、情報科学、機械学習などを活用して何らかの知見を導き出すことを指します。業務改善やビジネス系のお話としてはデータ分析の手法が活用されることが多いため、データサイエンスやビッグデータは特定の専門家が学習されることが多いですが、データ分析は業務に携わる方が広く学習をされることが多いです。それ故に、私が仲間と運営しているPython 3 エンジニア認定データ分析試験は部門単位や全社一斉受験をされる企業が多いのもこういった理由になります。

データ分析力を強化することのメリット

データ分析力が低い組織は個人的な意見をベースに議論をすることが多く、結論を導き出すのに時間がかかるうえに、結論も正確でないことが多いです。データ分析力を強化するメリットは以下だと考えています。企業によってデータ分析の有効性はまちまちだと思いますが、大鎧化の内容になるはずです。

現状分析や将来予測の精度が向上するため
客観的なデータ分析により、より確実な現状把握と将来予測ができるため、例えばビジネスでは戦略や先述の精度が上がります。
問題点やビジネスチャンスを発見できる
データ分析をすることで意外な発見が実際にあります。それにより業務改善の効率も向上します。
データ分析の結果が共有されることで、社員の理解度が向上する
データ分析の結果は客観的な数値によるものになるため、社員の理解にぶれが少なく、理解度が向上します。
意思決定のスピードが速くなり、会社の経営スピードをも速くできる
データ分析力が低い場合、会議の議論が主観的になり、会議時間が伸びる傾向があります。

データ分析がしっかりしている会議は客観的なデータ分析の結果をベースとした議論になるため、結論を正確かつ迅速に導きやすくなります。

データ分析を推進する際の課題

長年、マーケティングコンサルタントをしてきた経験から、企業がデータ分析を始める際の課題についてご紹介します。

部門や担当ごとにデータ分析の見解が違い、データ分析に関するプロジェクトを始めるのに時間がかかってしまう
プロジェクトメンバーがデータ分析に関する教育を受けていない状態で、データ分析のプロジェクトを始めると、メンバーの理解度や知見にばらつきがあるため、データ分析の目的やデータフォーマットを決めるのに時間がかかってしまう傾向があります。特にDXの推進の場合などは部門横断型のプロジェクトになりがちで、個人情報や製品情報の採番やデータ区分の違いなども統一しなければいけなく、分析する手法もなかなか決定しないことがあります。プロジェクトを開始する前に担当する方々全員でデータ分析の研修を行うことをお勧めします。ある程度人数が集まる場合は、1社研修の形式で行うと、プロジェクトの予行練習のような効果もあり、よりお勧めできます。
何のためのデータ分析か明確ではない
データ分析は目的をもって行わないと、「この分析は何のためにやったの？」という、使えないデータ分析結果が出てきてしまいます。しかも抽出するデータは後から変更することが難しいこともあり、前もって将来を予測した目的と手法を設定しておかないと、時間とお金の無駄使いになってしまうこともあります。将来を予測したデータ分析を進めるためには、やはり最初に研修を行って、データ分析の知見を高めることが大変重要になります。
データ分析に専念するあまり、データ分析をすることが目的になってしまう
データ分析はあくまで意思決定のための補助手段です。データ分析に固執しすぎるあまり、本来の目的を見失ってしまうこともあります。
データ分析に関して全てを外注していくとかなりのコストがかかってしまう
ある程度は自社でできないと、コストの面とスピードの面で進捗が思わしくなくなることもあります。また長期にわたって進めるプロジェクトになるため、全てを外注してしまうと、長期にわたってコストが大きく発生することもあります。ある程度は自社で運営できるようになる必要がありますので、社員教育が重要になってきます。そもそもデータ分析に関する知見が高くないと、業者選定もできないようにも思えます。

データ分析の研修のご紹介

データ分析はPythonが強い分野です。Python 3 エンジニア認定データ分析試験の受験状況を見ると4割が非エンジニアの方の受験になっています。これはデータ分析が長期にわたるプロジェクトであるため、特定のツールにロックインされることを避けたいことと、ブラックボックス化を避けるために、Pythonで自社構築をされる方が多いということだと思います。非エンジニアの方でも試験の合格率は7割を超えるため、非エンジニアの方でもしっかり研修を受けることで合格できると考えております。
このコラムを掲載いただいているCTC教育サービスでは今回、Pythonによるデータ分析のコースを2件、公開されました。CTC教育サービスは国内トップクラスのPython研修のラインナップを提供している研修会社でもあり、新コースですが良いコース内容になっているのではと期待しております。興味がある方は、以下をご覧の上、是非ご受講いただけると幸いです。

●Python3エンジニア認定データ分析試験　対策講座
https://www.school.ctc-g.co.jp/course/AD188.html

●データ分析のためのPythonライブラリ
https://www.school.ctc-g.co.jp/course/AD187.html