データ分析超初心者に伝授｢ビジネスでの活用術｣ どうやって使いこなす？業種ごとの異なる見方

――データ分析が必要とされるのはどのようなシーンなのでしょうか。

データ分析と”親和性が高い”シーンがあります。一方、データ分析と親和性が低いシーンもあります。

データ分析と親和性が高い局面はいろいろありますが、主要なものを2つ挙げるとすると、資金規模・取引単位が大きい事業と収集されるデータが原始的な形態のまま存在する状態が典型的かもしれません。

前者は、例えば広告、放送・メディア、医療、金融、小売、製造などの大規模企業や組織の事業が挙げられます。そして、後者は、センサーからの生データ、コンピューターシステムやアプリケーションが生成するログデータなどです。

一方、取引単位が小さな事業ではそもそもデータ分析のコストパフォーマンスが見合わなくなってしまいます。また、平均値や割合のみで提供され、元の個々のデータポイントがない統計データなど、多くの人の手に触れられ加工されたデータは、技術的によい洞察を導くのが難しくなります。

データ分析のプロセス

――データ分析のプロセスについてお聞かせください。

以下の流れです。

1. 解くべき課題を発見・特定する

2. 解く・実装する

3. 現場に浸透させる

そのプロセスで、初心者が陥りがちな”KKD（勘・経験・度胸）”のみに頼る姿勢から脱却できます。

データ活用やDXの文脈では、「KKDからの脱却」を掲げる企業は多いです。しかし、私見では、KKDは非常に大切なものであり、データとKKDの融合をして課題を解決すべきと考えています。

そして、現状はKKDで問題のない局面や業務もあり、わざわざデータ分析で課題解決をしなくてもよい（データ分析との親和性がそこまで高くない）ものもあります。ポイントは、データとKKD、どちらも使って合理的な判断を導くということだと思います。KKDにも限界があるように、データにも限界があります。