できる人はデータ分析の本質を知っている ｢整理｣するだけと｢分析｣するのは大違い
その代わりに、「自分は何を知るべきなのか」「そのためにはどんなデータをどのように見るべきなのか」といった分析者側の思考、つまり仮説が分析作業の前にあって、それをデータで検証することでゴールにたどり着くことができるのです。
このように、ビジネスでデータを活用できていない理由の多くが、分析方法ではなく、見るべきデータが適切でなかったり、分析範囲が十分でなかったりすることにある訳です。
まず分析作業をするために手をパソコンのキーボードに触れることを意識的に止めて、「いったい自分は何が分かると良いのか」「それによってどのような効果、行動につながるのか」「そのためには何をどのように見ればよいのか」をできるだけ明確にする。それだけでもガラッとアウトプットの質が変わるはずです。
結論（ストーリー）を見つける「データ分析」
データ整理でできることは現状や結果の把握だけです。
会社でよく目にする、店舗毎の売り上げの違いを示したグラフも、「次に何をすればいいか」などの課題点までは見つかりません。
あえて見つけるにしても、「いちばん売り上げの低い店舗Cのテコ入れが必要」といったことしかわかりません。これでは「”テコ入れ”とは一体何をすることなのか」、「本当にテコ入れをすることで店舗Cの業績が回復するのか」といった、一番知りたい情報が得られないのです。
ここを卒業するためには、目的や課題の具体的な定義と仮説が必要と紹介しました。更に、データ活用のレベルを上げ、現状把握だけに終わらないためのテクニックとして「2種類以上のデータ」に着目する必要があります。これができて初めて「データ分析」の域に達します。
単純な売り上げのグラフに「売り場面積」の軸を加えてみます。
1軸のグラフでは売り上げの低い店舗Cに問題があるかのように思われましたが、グラフを2軸にすると「売り場面積に対して、売り上げにつながらない店舗A」に問題があることがわかりました。
更にこの問題を掘り下げる際に、「なぜ店舗Aだけが面積に対して売り上げが伸びていないのか」という点に、よりフォーカスして要因検討ができるようになりました。
「データ整理」と「データ分析」の違い
「データ整理」と「データ分析」の違いをまとめると以下のようになります。
【得られる結果】
データ整理は「現状把握」
データ分析は「ストーリー（要因や背景、改善ポイント）の発見」
【扱うデータの視点】
データ整理は「1種類」
データ分析は「2種類以上」
「整理された」データなのか、「分析された」データなのか。ビジネスでデータを扱う際に「課題を発見するつもりがデータ整理しかしていなかった」「データで現状把握しただけで、要因と方策はそこから自分の解釈で（主観で）ひねり出しただけ」と思い当たる人も少なくないかもしれません。
データ＆ストーリーLLC代表
横浜国立大学非常勤講師 多摩大学大学院客員教授
慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。在職中に欧米両方のビジネススクールにて学びMBAを取得。Academic Award受賞。2004年日産自動車へ転職。海外マーケティング＆セールス部門、ビジネス改革グループマネージャ等を歴任。グローバル組織の中で、数々の経営課題の解決、ビジネス改革プロジェクトのパイロットを務める。2014年独立後は、豊富な実務経験と実績に基づいたプログラムで、数多くの企業・自治体のスキル育成、パフォーマンス改善に貢献。誰もが日常業務で自律的に考え、成果を出すための思考法、分析力を分かり易く伝えた著書や講義には高い定評がある。
『「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本 』（日本実業出版社）。『日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書』（日経BP社）。『それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らないできる人のデータ・統計術』（ソフトバンククリエイティブ社）
