多くの人は、データベース、分析、統計などの専門用語に対して専門家のためのものという印象を持っています。しかし、データ分析は、データサイエンティストなどの専門家のみに関係するわけではありません。実際に、誰でも日々の生活や仕事の中で、分析、検索、パターン発見、予測などにデータ分析が活用されています。

データ分析はどこでも使われている

私たちの生活の中において、さまざまなサービスでデータ分析が活用されています。例えば、Facebookは新しい友達を提案したり、Google検索では数文字タイプするだけで検索を行ったり、Netflixは好みであろう動画を予測してくれます。また、TripAdvisorやYelpでレストランを検索して評価の高い店を選択すれば、おいしい料理を楽しむこともできます。

私たち人間は、生活のなかで膨大なデータを摂取し、消費してきました。そして私たちの脳は、常にそれらの意味を理解するパターンを探します。しかし、技術が追いついたのは実はつい最近のことです。センサーやトラッカーは、容易に持ち運べていつでも使えるほど小さくなり、さらに、IoTの技術とともに絶え間なく進化しています。
また、携帯電話は、昔から考えられないほど進化し、大量のデータとそれを分析するプログラムの両方を格納できる強力なコンピューターになっており、加えて、クラウドの登場により、無数のアプリやストレージが共有可能となりました。

さらには、睡眠、運動、食事のカロリー、気分や幸福度などすべてが測定、追跡、共有することができるようになりました。これだけのデータを利用されていますが、私たちが実際に得られるものや気づいて利用しているものは、実はほんの一部でしかありません。

同じことがビジネスでも当てはまります。ほぼすべてのソフトウェアが、データを自動的に収集し、保存しています。ビジネスには膨大なデータベースがあり、その中には意識していないものもたくさんあります。

オフィスを例外とした場合

多くの企業では、財務部や営業部などのデータをもとにスプレッドシートを利用し、レポート作成をして簡易な見える化を行っています。問題は、多くの企業がより高度なソフトウェアを使い利益と効率を向上させる方法を理解していないとことです。ほとんどの人は、ビジネスよりも日常生活の中で分析のシステムやツールをより頻繁に、より効率的に利用しているのではないでしょうか。

これは、二つの大きな問題に起因します。

一つめの問題は、企業は、多くの異なるソフトウェアに格納されている大量のデータを収集しますが、各従業員は、これらのシステムを一緒に接続することなく使用していることです。
例えば、トレーニング中の進行状況を追跡したいランナーは、距離や時間ごとの心拍数や歩数など、異なる尺度から全体を確認しています。これと同じ原則を企業に当てはめると、顧客満足度KPIなどがあたります。
企業も複数の情報源から与えられたすべての情報をマッシュアップして、ランニングの統計と同じように測定する必要がありますが、依然として、独立したデータマートにある共通点のないデータを使用しているのが現状です。それらを統合することができれば、新たな洞察が得られる可能性があります。

二つめの問題は、すべての従業員がアクセスできないことです。ある企業のすべての従業員が家に帰り、IMDBの評価に基づいて映画を見る(または見ない)ことに決めたとします。この一見簡単にみえる行為は、さまざまなデータソースを集約し、目標とする結果をもたらすための検索結果です。これは明らかにビジネス上の何かに聞こえませんか？それにもかかわらず、職場において、ほとんどのビジネスユーザーは周りの「資格のある」人に報告と分析を任せる傾向にあります。

仕事にデータを持ち込む

課題は、ビジネス上のレポートがITまたは、R＆D部門の助けを必要としていることです。ほとんどのツールがビジネスユーザーの利用を念頭に置いておらず、従業員が利用するには複雑すぎます。そのため、多くの有能な社員がデータ分析に力を発揮する機会がないまま去ることになります。

もし、誰かが自分の仕事以外で高度な分析を行うことができるのであれば、この利点を利用するべきです。幸いにも、ユーザーが自分のためにデータを掘り起こすことを可能にするデータ分析基盤があります。

日々、データソースと量は増加していますが、幸いなことに私たちはこれらを活用して知識に置き換えることができるようになります。私たちは既に私生活においてはビッグデータ列車に乗り出しましたが、少なくともビジネス上ではそれほど進んでいないのです。

 

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