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シティズンデータサイエンスラボ創刊に寄せて

 ビジネスの世界でビッグデータという言葉を聞くようになってずいぶん経ちますが、多くの企業ではまだまだデータをビジネスに活用しきれているわけではありません。こうした現状をなんとかすべく弊社データビークルは生まれ、ソフトウェアやサービスメニューを提供させて頂くようになりました。

 一体、データもあればデータ分析のできるITシステムも導入したはずなのに、なぜ多くの企業がデータを活用して価値を生み出すことができていないのでしょうか?まずはそのことについてお話させて頂くことが、まずは弊社および弊社プロダクトの意義についてお伝えする一番良い方法なのではないかと思います。

 企業が自社のデータを価値に変えるために必要なものは、大きく分けて以下のように4つあります。すなわち、

1)データそれ自体
2)データ分析の体制
3)分析結果をもとにビジネスの打ち手を考えられるマネジメント
4)考えられた打ち手を適切に実行できる現場

です。この4つが全て完全に揃っている状況とは、適切にデータを分析し、分析結果から打ち手が生まれ、打ち手を実行した現場の動向についてデータを収集し、それを分析することでさらに良い打ち手が生まれる、といったような好循環が生まれます。

 私たちの知る限り、現在既にこうした好循環を生み出せている企業はごくわずかです。とにかくデータだけをひたすらキレイにしようと全社的なデータベースを整備してみたり、データ分析を学んだ学生を積極的採用して社内に分析チームを発足させてみたり、高額な外部コンサルタントを呼んできたり、といった投資をいくら行っても、なかなか成果が出ず、いつまでたってもこの好循環が生まれないのはなぜなのでしょうか?

 この問題を考える上で重大なヒントは、物理学者であり経営学者でもあるエリヤフ・ゴールドラット博士の考え方に隠されています。彼によれば「全体最適を考える上で最も重要なのはボトルネックを見つけて改善することである」そうです。

 つまり、先ほどの4つの要因のうち、たった一つだけの要因がいくら突出して良くても好循環を生み出すことはできません。完璧なビッグデータがあってもマネジメントの理解が得られなければ活用することはできませんし、いくらマネージャーや現場の担当者が熱意に燃えていても、分析者が現場の事情をよく知らないためにとんちんかんなレポートを提出してくる、ということもあります。また、そもそもの問題として、社内に蓄積されている膨大なデータは、ITで業務を円滑に進める上で問題はなくとも、分析できる状態にはなっていないということもあります。

 我々データビークルが「dataDiver」や「dataFerry」といった製品、およびそれらに関わるサービスを通して提供しようとしている価値は、このようなボトルネックを解消することです。つまり、データ、分析、意思決定、現場、というそれぞれの間にある溝をいかに埋められるのか、という点に対して、私たちはチャレンジしようというのです。

 このnoteでは、このようなサイクルを何周も何周も体験してきた私たちだからこそ気が付くことができた、経験に基づくデータサイエンスの知見を皆様にお伝えしていければと思います。

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シティズンデータサイエンスラボ

「データサイエンスをみんなの手に。」を目標に掲げるデータビークルのオウンドメディア。「シティズンデータサイエンス」とは、統計学の専門家ではない一般の人々が、ツールを活用して手軽にデータを活用すること。豊富な実践事例や読み物で、データ分析の世界をより身近なものにします。

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