本日は、企業レベルのあらゆるシナリオを網羅した、最も包括的なデータ分析システムをご紹介します。このシステムを参考に、自社の強みを把握してください。システム全体は、垂直方向と水平方向の2つにまとめることができます。 さっそく、本題に入りましょう。 01. 垂直的な視点：成果の観点から仕事を見るシンプルですが重要な質問をしてみましょう。データ分析の用途は正確には何でしょうか? A: ビジネスの観点から見ると、データ分析には主に 6 つの用途があります。
（上記の部分を読んで暗記することをお勧めします。） これら6つのシナリオはビジネスプロセス全体に浸透しており、データ分析の価値を最もよく示しています。したがって、データ分析で何ができるのかを考える際には、まずこれらの6つのシナリオについて考えてみましょう。現在の業務は需要のどの程度を満たしているか？他に何ができるのか（下の図を参照）？ 注: データはかけがえのないものではありません。これらの 6 つのステップは、データがなくてもビジネス チームが実行できます。 たとえば、典型的なシナリオは次のようになります。
多くの場合、データ分析部門は、プロセス監視と問題発見後の根本原因分析のみを担うことになります。しかし、これでは業務が受動的になりすぎます。目的、根底にあるビジネストレンド、そして手法の背後にあるビジネスロジックを理解しなければ、数字だけを見て原因を分析することは困難です。そのため、多くのデータ部門は、単にデータを監視する、あるいは単に数字を提供するだけにとどまっています。 このような消極的な状況は、年初に計画を立てる際に、できるだけ避けるように努めるべきです。 今戦わなければ、いつ戦うのでしょうか? この時点で、次のことが可能です。
そのためには、社内の各部門間の分業体制を綿密に検討する必要があり、そこには「一本の水平線」という概念が関わってきます。 02 一つの水平線：部門の視点から機会を見る簡単な質問です。異なる部門はデータを同じ程度に評価しているでしょうか? A: もちろん違いますよ！ 部門の責任の観点から、部門は主に次の 4 つのカテゴリに分類できます。 1. 経営形態代表的な例としては、社長室、戦略開発部、財務部などが挙げられます。これらの部門は経営トップと直接コミュニケーションを取り、多くの主要な開発計画、年間KPI目標、業務タスクの策定に彼らの参加を仰いでいます。これらの部門はデータを非常に重視しています。 すべての目標、タスク、計画は定量化する必要があるからです。特に財務部門では、何をすべきかは分かっていても、なぜそうすべきかが分からないという問題がよく発生します。会計業務は得意ですが、事業運営の詳細に関する理解が不足しています。 この時点で、これらの部門と良好な関係を築くには、まず基本的なデータを提供することから始めることができます。データを提供する際には、主要な業務プロセスの合理化、日常業務のベースラインの明確化、そして業務理解におけるギャップの解消など、積極的に支援しましょう。これにより、より多くのコラボレーションの機会が生まれます（下図参照）。 2. 所得に基づく典型的な例としては、営業、広告、成長戦略といった部門が挙げられます。これらの部門は収益創出の主たる責任を負い、業績と利益の源泉となっています。しかし、これらの部門は一般的にデータを重視する傾向がありません。タスクの目標値や完了率を見るだけで十分であり、ケーススタディ、運用ガイドライン、具体的な手法などを参考にすることを好むのです。 つまり、実際に使えるものが一番良いのです。 これらの部門と良好な関係を築くには、ツールから始めましょう。複雑なレポートは避け、閲覧者が関心を持つ情報に基づいて階層的にデータを提供します。階層が下がれば下がるほど、表示されるデータは少なく、理想的には主要業績評価指標（KPI）のみを表示します。機能面では、CRMシステムなどのツールと連携し、データとともに実用的な機能を提供します。これは、現場にとってより効果的です（下図参照）。 3. コストベース典型的な例としては、調達、研究開発、設計などが挙げられます。これらの部門は基本的にコストを消費するため、直接的な成果が見えにくいのが現状です。もしこれらの部門のパフォーマンスが低ければ、顧客満足度の低下、製品の受注残、在庫不足につながり、売上にも影響を及ぼします。さらに、これらの部門は営業やマーケティングからも影響を受けているため、影響を受けずにいることは困難です。 この時点では、異なるアプローチを取る必要があります。 調達、生産、供給など、固定損失が発生しやすい部門では、ローリングデータ予測とデータモニタリングに重点を置く必要があります。上流の供給、下流の需要、主要な販促イベントなど、これらのプロセスに影響を与える要因を迅速に収集する必要があります。供給の進捗状況と在庫レベルと組み合わせることで、潜在的な在庫過剰/在庫切れの問題を予測する必要があります（下図参照）。 無形損失が発生しやすい研究開発、設計、製品開発などの部門では、高品質なテストプラットフォームとサービスに重点を置く必要があります。定期的なモニタリングで問題を特定し、効果的なテストを実施して改善の効果を検証します（下図参照）。 4.ハイブリッド型典型的な例としては、マーケティング部門やオペレーション部門が挙げられます。これらの部門はデータを見るのが大好きで、業務成果が売上高と重ね合わされてしまうため、観察が困難です。そのため、分析を行うのは特に困難です。幸いなことに、彼らの業務はプロジェクトベースで進められるため、一つ一つのタスクに取り組むことができます。 一般的なプロジェクトには次のようなものがあります:
これらの点については以前の記事で詳しく議論されているため、ここでは繰り返しません。深い洞察を得て徹底的な分析を行うには、ビジネス部門内で良好な習慣を育み、強固なデータ基盤を構築することが鍵となります。例えば、
一度基礎が築かれれば、その後は大量のデータを分析することができます。 基礎作業が適切に行われなければ、事後分析に何の意味があるのでしょうか? 03 全体計画：段階的なアプローチ、ベンチマークプロジェクトの作成注: 上記のタスクには、ビジネス部門内で特定の優先順位があります。
ビジネス部門の行動が明確になると、データ部門の全体的な取り決めも明確になります。
目標は、毎月少なくとも1つのプロジェクトを立ち上げ/更新することです。これにより、四半期レポートの作成が容易になり、翌年の年次概要の作成も容易になります（下の画像を参照）。 上記は、データ部門の計画策定における全体的なアプローチの概要です。もちろん、各企業の具体的な状況は異なります。受講者は、個々のニーズに合わせて計画をカスタマイズし、それに応じて調整することができます。 |
