データ活用について（データ活用のポイント・効果的な進め方・留意点）
I-4 データ活用戦略 ＞ I. 変革系戦略（CX / BX / DX / LX…） 元資料: ◆データ活用について（7枚）
目的・概要
◆データ活用について
考え方・観点
データ活用に関する一般的な情報
- デジタル社会推進標準ガイドライン（デジタル庁）https://www.digital.go.jp/resources/standard_guidelines/
- この中の「政府相互運用性フレームワーク（GIF）」がデータ利活用を進める際のプラットフォームの考え方 ↓https://www.digital.go.jp/policies/data_strategy_government_interoperability_framework ※DLファイル→ GIF-1.38.zip→この中の「470_研修資料」が特に有用
- 「データ分析のポイント、手順、スキルセットをまとめた一覧」 → データ分析に関する書籍や記事.pdf
- 「データ収集と分析の進め方、結果のまとめ方」 → ソフトウェア開発データ白書 2018-2019_本編.pdf の3章を参照
データ活用のポイント①
- データ活用以前に「戦略、経営課題の明確化を踏まえた、データ活用の目的の明確化」が重要
- データ活用の一般的な流れを理解する
- １）解決すべき課題の明確化 ２）データ設計 ３）収集方法の確立 ４）データ収集 ５）収集データの精査 ６）意味の抽出 ７）分析 ８）モデリング ９）活用／展開先や解決策への落とし込み
- ツールベンダーやSIerの宣伝文句にだまされない
- → BIツールが優秀だから、分析ができるわけではない
- 大量のデータがあれば何か見つかるわけではない
- 弊社独自
データ活用のポイント②
- データありきではダメ
- → データが出発点となり、分析について考えることが多いが、データ収集前の「データ定義」「収集方法の確立」「収集したデータの質の担保（必須、矛盾チェック）」「現物確認」を疎かにしてはいけない
- データの種別や特性を知ることが大事
- 一次データ、二次データ、内部データ、外部データ、緻密なデータ、定性的なデータ
- 事実データ・・位置情報、地形、気温、etc.
- 定義や解釈が必要なデータ・・年齢、性別、職業、etc.
- 測定しにくいデータ・・感情、五感、雰囲気、etc.
- 測定不能なデータ・・文化、価値に対する世界観、宗教観、etc.
- 弊社独自
データ活用のポイント③
- 「データ編集技能」のスキルが非常に重要
- → 松岡正剛氏によれば、下記の素養が求められるとのこと
- １）データを見分ける技能２）データを処理する技能３）データを収納しておく技能４）データを理解する技能５）データから価値を取り出す技能６）データ分析の結果を人に伝える技能７）データ分析を物語にする技能
- → データサイエンティストだけでなく、データストラテジスト、データアーチストの存在が 必要となる
- 弊社独自
データ活用を効果的に進めるために①
- まず目的（データを何のために使うか）が第一次に必要な情報、キーとなるデータを明確にしていく → データ、ツールありきだと失敗する
- キーとなるデータを元に、分析の設計を行うが、重要なのは、データの特性を示す「プロファイル情報」について検討し、設計情報に織り込むこと
- 一次データの質を担保する → ゴミデータからは、ゴミしか生まれない （GIGO：garbage in, garbage out）
- 初動は自分の足でデータを集め、生のフィードバックを獲得し、必要な改善を行う →目安は40-50件
- 弊社独自
データ活用を効果的に進めるために②
- 集めたデータの精査に十分な時間を使う → 必須データがあるか、矛盾がないか、データ項目の定義や意味と 合っているか、など
- 知りたいことを引き出すために、派生情報を作る → 二次加工データ、連結データ、フラグ情報、など
- 分析はまず目で行う → 極端に言えば覚えるぐらいにデータを眺めて考える
- ツールは質の良いデータが揃ってから使うのでもよい → 先にデータの組み合わせや必要な統計手法、分析の自動化、 などを十分考えておく
- 弊社独自
現場とのやり取りにおける留意点
- 何が知りたいか
- 解決したい課題は何か ・・を確認することが大事
- 特に1番困っていること、インパクトの大きな問題に対するアプローチ・解決の糸口が見えるか が重要
- 人事だったら・・
- 離職率を下げたい、モチベーションを上げるファクタを知りたい、勤務時間と○○の相関が見たい（業務時間の適正化のため）、・・、・・
