◆ データ文化を醸成するための第一歩 データ文化のある会社もあれば、無い会社もあります。またデータ文化のある部署もあれば、無い部署もあります。少なくとも、データ文化が無い場所でデータ分析、ビッグデータ活用、データサイエンスと叫んだところで何も起こりません。しかし昨今、デジタルトランスフォーメーション、Society5.0、Connected Industriesと叫ばれる中「データ文化が無いからできません」では済まない時代に突入しました。
もちろん恩恵だけ受け取るという受け身でもいいのですが、その中で積極的に生きるという選択も素敵だと思います。積極的に生きる決意をした企業では、多くの場合スマート〇〇という表現がされているようです。とはいえ「千里の道も一歩から」という故事もあるように、データ文化が無い場所でどのようにしてデータ文化を根付かせる活動をすればいいのでしょうか。今回は「データ文化を醸成するための第一歩」というお話しをします。
1、データ分析への過剰な期待 データ分析の世界にデータマイニングというものがあります。「データをマイニング（採掘）する」ということで、データから新たな知見を獲得しようというデータ分析です。従来のデータ分析が統計学ベースの、仮説検証型だったのに対し、データマイニングは仮説発見型のデータ分析といわれています。「データを分析するぞ」と言ったとき、データ文化の無い会社や部署などでは、いきなり仮設発見型のデータマイニングを夢見ることが少なくありません。要するにデータ文化が無いがため、データ分析に対し過剰な期待を掛けてしまうのです。
2、無関心の壁 データ文化の無い会社や部署などでは、過剰な期待も起こりやすいですが、逆に無関心な状態も起こりやすいわけです。世間がどんなにビッグデータ、データサイエンス、AIと騒いでいても、我関せずと無関心でいるのです。データ分析を活用する現場で、この状態が起こるとデータ分析・活用は実現しません。面白いことに「我が社はデジタルトランス・フォーメーションするぞ」と叫んでいる経営の現場で、データ文化に無関心の場合もあります。
自分たちの経営の現場や担当している事業部門が、昔ながらの経験や勘のほか、度胸や過度なFace To Face（例：全員参加型の定例会がやたらと多いなど）がベースなのにも関わらず、デジタルトランス・フォーメーションなど実現できるわけありません。このようなケースは厄介です。表向き関心がありそうで、実は無関心であるという状態だからです。データ分析への過剰な期待の裏には、実はこの無関心の壁があるのだと思います。
多少なりとも関心があって調べれば、データマイニング的な仮説検証型のデータ分析が、非常に難解なことが分かるからです。要は「いきなりデータ分析を実現するぞ」といった感じで軽々しく口に出せません。もっと、地に足の着いた発言が発せられると思います。
3、発見前に確認レベルのデータ分析を では「データ文化が無いと何もできないのか」というとそういうわけでもありません。できることはあります。私は幸運にも、新卒でデータ分析の専門部署に配属されました。諸先輩のやり口を見て、なるほどと感じた方法を今から紹介します。
データ文化の無い部署に対し、いきなり高度な何かをするのではなく、集計レベル（専門用語を使えば、記述統計・推測統計レベル）のデータ分析を実施します。それもデータマイニング的な仮説発見型の分析ではなく、仮説検証型のデータ分析です。多くの人が、もしかしてそうではないかと思っていることをデータを使い検証していくのです。
4、何回訪問すれば受注できる？ 例えば、法人営業の活動の中心は訪問になるかと思います。なぜならば、訪問すればするほど受注しやすくなるという言い伝えがあるからです。言い伝えというか現場の営業の人は肌感覚として、このようなことは知っています。しかし多くの現場の営業パーソンは、何回訪問すればいいのかまでは分かっていません。ヒアリングすると2～3回で上手くいくときもあれば、10回以上訪問しても受注できないことがある、などあいまいな回答が返ってきます。これをデータを使って検証するのです。これが確認レベルのデータ分析です。例えば、3ヶ月で8回訪問すると受注率が80％を超えるが、それ以上訪問しても受注率は大きく...
変化しないといったことが分かります。
5、データを使って真偽を確認 要するに言い伝えとか現場の肌感覚を、データを使って本当のところどうなのかということを確認していくのです。このとき単に確認するだけでなく、ズバッとデータで示せることを追加するのがコツです。先ほどの例ですと、訪問すればするほど受注率が上がるという現場の感覚をデータで検証するだけではダメということです。
例えば「データ分析で、訪問すればするほど受注率が上がるということが分かりました」と言っても「そんなこと分かっている」と言われてしまいます。ここはズバッと「データ分析で、受注を獲得するには3ヶ月で8回訪問すればいいことが分かりました」と言えば「へぇ!! 面白い」となり興味を持ってもらえるようになるかと思います。このレベルのデータ分析（確認レベルのデータ分析）を積み重ねることで、データ文化を醸成していくことができる かと思います。これは、この人できるな！と私が思った諸先輩のやり口です。このやり方ですべてが上手くいくと限りませんが、試す価値はあるかと思います。
（その1）
（その2）
（その3）
（その4）
（その5）
（その6）
（その7）
（その8）
（その9）
（その10）
（その11）
（その12）
（その13）
（その14）
（その15）
（その16）
（その17）
（その18）
（その19）
（その20）
（その21）
（その22）
（その23）
（その24）
（その25）
（その26）
（その27）
（その28）
（その29）
（その30）
（その31）
（その32）
（その33）
（その34）
（その35）
（その36）
（その37）
（その38）
（その39）
（その40）
（その41）
（その42）
（その43）
（その44）
（その45）
（その46）
（その47）
（その48）
（その49）
（その50）
（その51）
（その52）
（その53）
（その54）
（その55）
（その56）
（その57）
（その58）
（その59）
（その60）
（その61）
（その62）
（その63）
（その64）
（その65）
（その66）
（その67）
（その68）
（その69）
（その70）
（その71）
（その72）
（その73）
（その74）
（その75）
（その76）
（その77）
（その78）
（その79）
（その80）
（その80）
（その81）
（その82）
（その83）
（その84）
（その85）
（その86）
（その87）
（その88）
（その89）
（その90）
（その91）
（その92）
（その93）
（その94）
（その95）
（その96）
（その97）
（その98）
（その99）
（その100）
（その101）
（その102）
（その103）
（その104）
（その105）
（その106）
（その107）
（その108）
（その109）
（その110）
（その111）
（その112）
（その113）
（その114）
（その115）
（その116）
（その117）
（その118）
（その119）
（その120）
（その121）
（その122）
（その123）
（その124）
（その125）
（その126）
（その127）
（その128）
（その129）
（その130）
（その131）
（その132）
（その133）
（その134）
（その135）
（その136）
（その137）
（その138）
（その139）
（その140）
（その141）
（その142）
（その143）
（その144）
（その145）
（その146）
（その147）
（その148）
（その149）
（その150）
（その151）
（その152）
（その153）
（その154）
（その155）
（その156）
（その157）
（その158）
（その159）
（その160）
（その161）
（その162）
（その163）
（その164）
（その165）
（その166）
（その167）
（その168）
（その169）
（その170）
（その171）
（その172）
（その173）
（その174）
（その175）
（その176）
（その177）
（その178）
（その179）
（その180）
（その181）
（その182）
（その183）
（その184）
（その185）
（その186）
（その187）
（その188）
（その189）
（その190）
（その191）
（その192）
（その193）
（その194）
（その195）
（その196）
（その197）
（その198）
（その199）
（その200）
（その201）
（その202）
（その203）
（その204）
（その205）
（その206）
（その207）
（その208）
（その209）
（その210）
（その211）
（その212）
（その213）
（その214）
（その215）
（その216）
（その217）
（その218）
（その219）
（その220）
（その221）
（その222）
（その223）
（その224）
（その225）
（その226）
（その227）
（その228）
（その229）
（その230）
（その231）
（その232）
（その233）
（その234）
（その235）
（その236）
（その237）
（その238）
（その239）
（その240）
（その241）
（その242）
（その243）
（その244）
（その245）
（その246）
（その247）
（その248）
（その249）
（その250）
（その251）
（その252）
（その253）
（その254）
（その255）
（その256）
（その257）
（その258）
（その259）
（その260）
（その261）
（その262）
（その263）
（その264）
（その265）
（その266）
（その267）
（その268）
（その269）
（その270）
（その271）
（その272）
（その273）
（その274）
（その275）
（その276）
（その277）
（その278）
（その279）
（その280）
（その281）
（その282）
（その283）
（その284）
（その285）
（その286）
（その287）
（その288）
（その289）
（その290）
（その291）
（その292）
（その293）
（その294）
（その295）
（その296）
（その297）
（その298）
（その299）
