データ活用/データ分析は何が出来るのか？

一番初めに行うことは
『どのような業務シーンで、何が出来るのか？』を知ることから始めることをお勧めします。
まずは、業務シーンの整理をしてみます。

業務シーン

あたなが行っている業務(作業/仕事)の抽象度を上げ、シンプルにすると、
以下のようなイメージになると思います。

• 業務目的：達成したい状態、成し遂げたい事柄。

• 業務/アクション：目的を達成するために行う業務 及び アクション。

これらの業務に対して、『達成』or『未達成』という結果があり、
『未達成』の場合は、以下のようになると思います。

• 仮説立案：こうすれば問題解決するという『仮の答え』の立案。
  ※現状把握、問題定義、原因究明など含む。

• 仮説検証：仮説の真偽を、事実情報に基づいた実験や観察などを通じて確かめる。

• 解決立案：現状や仮説を基に、問題を解決する方法を立案。

• 施策実施/アクション：解決策を実施する。

次に、データ活用で出来ることを整理してみます。

データ活用で出来ること

データ活用で出来ることは、『意思決定の支援』です。

具体的に、どのような方法があるかと言うと、大きく4つに分けられます。

• モニタリング

• 仮説検証(データを使った)

• 計画立案

• 仮説立案(データから)

業務シーンで利用頻度が高いデータ活用は、
『モニタリング』と『仮説検証』です。

ここで全体を通した例を挙げていきます。

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あたな：営業マン
業務目的：年間売上目標：1億円
業務/アクション：営業活動

モニタリング：日次売上レポート、営業日報
→ 意思決定：『このままのペースでは年間売上目標が達成出来ない』

仮説立案：売上を上げるためには、訪問回数が重要ではないか？
仮説検証：過去のデータを見ると、売上 と 訪問には相関が見られた。
→意思決定：『もっと訪問回数を増やそう』

解決立案：顧客訪問時に提供出来る情報が少ないため、訪問回数少なくなっていた。お客様ウケする情報を社内から仕入れ、最低週1回の訪問にする。
施策実施：社内勉強会に参加し情報収集。最低週1回の顧客訪問。

モニタリング：日次売上レポート、営業日報
→意思決定：※未達成の場合は再度『仮説立案』へ。
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この例を聞くと、『あれ？既にデータ活用やっているかも？』と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか？
特に、モニタリングについては普段の業務でも、やっている方が多いと思います。
自身の売上が分かるシステムで売上を確認したり、Excel / PowerPoint で作成されたレポートを見ることは、モニタリングというデータ活用の一種になります。

これを聞いて『でも、思っていたデータ活用と違うな』と思った方。
おそらく、皆さんが思い描いているデータ活用は、『仮説検証』か『仮説立案(データから)』です。
※『仮説検証』や『仮説立案』については、別記事で詳細に書いていきます。

まとめ

データ活用を始める時にまず最初にやることは、『業務の整理/理解』です。

■業務の整理/理解
　・業務目的確認
　・業務フローの整理/理解
　・ステークホルダーの整理/理解
　・意思決定ポイントの整理/理解
　・ビジョン/戦略の整理/理解
…etc
※対象範囲によって、実施事項に多少違いはあります。

『業務の整理/理解』をした上で、
・何でデータ活用をしたいのか？
・自分たちはデータ活用に何を求めているのか？
・データ活用で何をしたいのか？
などを整理することをお勧めします。

【補足】
Q1：問題定義はどこで実施するのか？
A1：今回の説明では、『仮説立案』の中に入れております。

Q2：機械学習/AIを使った分析はどれ？
A2：仮説立案(データから)

Q3：なぜ『業務の整理/理解』から始めるのか？
A3：『手段の目的化』を避けるためです。(データ活用は手段です)

Q4：システム部門でもやる必要があるのか？
　　データ活用基盤構築時でもやる必要はあるか？

A4：個人的な見解では、Yesです。理由は2つあります。
①データ活用領域は『要求定義』が難しい。。。
②その結果、使われないシステムが出来上がってしまう事が暫しあり。。。
そのため、業務部門と一緒に『業務の整理/理解』することをお勧めします。