2014/06/28

データ分析のプロになるための4つの視点

「会社を変える分析の力」という本は、ふと思い出した時に読み返すことが多く、自分にとっては大切な本の一つです。



必ずと言ってよいほど目を通すのは、「データ分析をする時の4つの問い」です。
  1. その数字にどこまで責任を取れるか?
  2. その数字から何がわかったか?
  3. 意思決定にどのように使えるのか?
  4. ビジネスにどれぐらい役に立ったか?

自分の仕事とデータ分析は切っても切り離せないのですが、この4つができているかは意識するようにしています。今自分がやっている分析案件について、1, 2, 3, 4は全て満たしているのかと。

1. その数字にどこまで責任を取れるか?

データ分析者の最低限の役割は、数字という集計結果を出すこと。まず問われるのは、出した数字に自分が責任を持てるかどうかです。

分析結果を出すと、それが大変なプロセスほど達成感も高まるもの。しかし、その数字が本当に正しいのか、計算ミスや分析ミスをしていないか。自分自身がその数字に違和感がなく納得のいくものかどうか。

なお、「数字が正しいか?」と「分析予測結果が正しいか?」は別の話です。データ分析結果というのはあくまでもっともらしい答えであり、その予測通りになるとは限らないです。責任を持たなければいけないのは、あくまで分析が正確にされているかどうかです。

2. その数字から何がわかったか?

データ分析をした結果、Bに比べてAの効果は有意に10%高かった、みたいなことがわかります。ここで注意しないといけないのは、この時点では計算結果に過ぎないということ。本当に必要なのは、この結果から何がわかったかという「解釈」や「知識」。

数字の解釈をするためには、分析の発端である分析目的、課題(分析視点)、仮説、時にはデータや分析の前提/制約まで立ち返って考える必要があります。

先ほどの「Bに比べてAの効果は有意に10%高かった」については、例えば、この条件ではAを推奨するが、違う条件下ではこういう理由でBが望ましい、という感じです。分析結果を知識にできることで、3つ目の「意思決定」につながります。

3. 意思決定にどのように使えるのか?

データ分析の価値は意思決定のためにどう使えるかです。もっと言えば、そもそものデータ分析に取り掛かるかどうかの始めの時点で、こういう意思決定のためにデータ分析をする、という明確な設定がないといけないのです。

例えば、マーケティングのAとBの2つの案について、どちらが適切なのかが決めかねている状況で、分析結果から A or B のどちらがよいかの示唆を与える。あるいは、AとBを使い分ける判断材料にしてもらう。

いきなり計算や分析プロセスに入るのではなく、自分はこれからどういう問題に対してなんのために分析を始めるのか、得られるであろう結果/解釈が意思決定に役立つかどうかをまず最初に考えることが重要です。

4. ビジネスにどれぐらい役に立ったか?

データ分析の価値は意思決定にどれだけ役立ったかです。ビジネスで分析をする以上は、データ分析からわかったことが実際のビジネスに貢献できたかどうかが問われます。理想は、ビジネスへの貢献度を具体的な数字(売上や受注件数など)で答えられること。

データ分析でビジネスに役立つところまで持っていくには、分析をして終わりではなくその結果を役に立てたい、もっと貢献したいという強い気持ちが求められます。意思決定者の立場になり、当事者意識を持つ。意思決定にどう使い、それが実際のビジネスにどう活かされるのか。より具体的にイメージしてみる。

★  ★  ★

自分の経験から考えると、4つとも満たせた案件というのは、残念ながら多くはないのが現状です。

感覚的には、「1. 分析結果は正しいか」「2. 分析結果から何がわかったか」まではいけるものの、その先の「3. 意思決定にどう役だったか」、さらには「4. ビジネスにどう貢献したか」までちゃんと答えられるケースは少ないです。

だからこそ、データ分析の企画をする時、集計/分析の段階、結果から考察に仕上げる時など、常に4つの問いを側に置いておきたいと思っています。




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