経営者のためのデータ分析/情報分析/思考支援ソリューション

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経営者のためのデータ分析/情報分析/思考支援ソリューション

企業に新設されるデータ分析部門は機能するのか?
企業がデータサイエンティストを雇って、データ分析の専門部署を設けるという動きがあるようですが、果たしてそれは上手く機能するでしょうか?
もしデータ分析を彼らに丸投げして、その分析から得られる意思決定の結果のみを会社の上層部に上げて貰えばよいと考えているとしたら、あまり良い結果にならないのではないかと心配します。よくて成果が上がらない金食い虫の部門になってしまうか、最悪の場合、会社に間違った意思決定をさせることにもつながりかねません。
たとえばGoogleのような先端企業では、データ分析が競争優位を獲得するための決定的な役割を演じていることは周知のことですが、それを可能にしているのは、経営者自身がデータ分析技術に対する深い知識・経験を持っているという事実を見逃すべきではありません。そうではない通常の企業の場合、経営者の頭脳とデータ分析の間には大きなギャップが存在します。これを埋めることが今日の企業の重要な課題の1つになってきています。
たとえば、顧客セグメンテーションというのは、企業の戦略そのものです。企業の戦略というのは経営者が決めるものです。もちろん、経営者といえども独断ではなく、優秀なスタッフの協力を得ながら決定を行うのが理想です。しかし、ここにデータ分析が入ってきたときに、「本当に経営者がその決定に参画できているのか?」が疑わしい状況になりつつあるのです。
多くの企業に広がりつつある重大な間違いは、若い社員にデータ分析をさせて、その結果を<客観的な分析結果>と信じて、上層部がそのまま受け入れるということです。戦略的でない枝葉末節な問題では、それでよいことも多々ありますが、顧客セグメンテーションなどの戦略的な意思決定が、それとして認識できていない担当者レベルで行われてしまっている企業が少なからず存在すると、私は認識しております。
経営者に求めらる最低限のデータ分析の知識は何か?
つまり、これからは経営者にも、ある程度、データ分析技術に関する知識を持って頂く必要があります。日経Big Dataの12月号で「習得すべき分析手法は5つでいい」という記事がありました。クロス集計、回帰分析、クラスタ分析、決定木、相関分析、因子分析だそうです。これからの経営者は、これらの分析について、実際的なスキルは別としても、それこそ解説書レベルの(わかった気になる程度の)上っ面の知識ぐらいは持ち合わせて頂かないことには、まったく話も通じないということになりそうです。
しかし、「その程度でよいのか?」というと、やはり、よいわけがありません。ならば、「経営者も上記の5つの基本的な分析手法について、実践レベルのスキルを磨くべきか?」というと、それもあまり現実的ではありません。
もちろん経営者が「実際にソフトウェアを触って基本の分析手法を勉強したい」というのなら反対はしません。その場合は、Excelアドイン・タイプの統計解析ソフトをお薦めします。担当者レベルで好んで使用されている有名ベンダーの高額な統計解析ソフトウェアは、使用法を習得するのが大変なのでお薦めしません。
そして、どんなに高額な統計解析ソフトを使っても、5つの基本手法に限るのであれば、実践的な顧客セグメンテーションは不可能です。顧客セグメンテーションは、統計解析ソフトのより高度な機能を駆使しても、そう簡単なものではありません。Viscovery Porfilerは、顧客セグメンテーションとプロファイル分析に特化したソリューションです。これを使用すると、ユーザーはデータ分析のプロセスを自分で設計する必要はなく、ソフトウェアが提供するワークフロー・ステップにしたがって、正しい作業が行えるようになっています。
たとえば、ジェット機を設計するエンジニアは、データ分析のスキルにおいては最先端の能力を有しています。そういう人たちでさえも、無数の設計解をセグメンテーションするのにViscoveryの能力を活用しています。なぜなら、どんなに頭の良い人でも、もともと人間には多次元の空間を認識する能力が備わっていないからです。だから、それ専用のソフトウェアの力を借りる必要があるのです。
企業のデータ分析担当者がいかに訓練されていたとしても、統計解析の結果から本当に多次元のデータ空間を理解できるか?といえばそれは無理なんです。悪いことは言いません。無理をせずに、顧客セグメンテーションにはViscovery Porfilerを使ってください。Viscoveryの自己組織化マップ(SOM)テクノロジーは、人間の認識能力の限界を克服します。
つまり、統計学のいろんなこを勉強するよりもまず、SOMのマップの見方・使い方を覚えるだけで、人間の情報分析能力が飛躍的増大します。だから、データ分析担当者にも、経営者にも、これをお薦めします。そして、SOMは両者をつなぐコミュニケーションの基盤、共通言語になり得るのです。
まったく心配することはありません。SOMを理解するために、統計学や機械学習アルゴリズムなどに関するすべてのことを積み上げで勉強する必要はまったくありません。(もしそうしようとしたら5年ぐらいかかると思いますが)基本的なマップの見方は、ほんの2、3分でわかることです。そして、もう少し本質的な動作原理から理解したい場合でも、2、3時間のトレーニングで十分です。何なら一般的な統計解析の(ただし解説書レベルの)知識もここで同時に勉強して頂くことも可能です。
顧客セグメンテーションは、企業にとって最重要の戦略的テーマです。したがって、データ分析担当者がViscovery Profilerを使ってテクニカルな作業を行いながら、経営者・管理者の参加のもとに意思決定がなされなければなりません。担当者レベルで、勝手にセグメンテーションを決定するなんてことは大間違いなのです。したがって、経営者・管理者にも、Viscoveryが提供するSOMのマップの見方を理解することが、今後、必須の能力になってきます。
戦略マップの作成
経営者にSOMのマップの見方・使い方により親しんで頂くために、弊社では、顧客セグメンテーション以外に、戦略マネジメント全般におけるSOMの活用法をコンサルティングします。
じつは、私が1999年からSOMの活用法を研究し始めた当初のアイデアがこれでした。戦略マネジメントで使用されるさまざまなマトリックスをSOMに置き換えることによって、戦略マネジメント手法を生まれ変わらせることができます。
これらは比較的小さなマトリックス(表)を使用しますので、データマイニングとかデータ分析というほどのレベルではなく、思考支援手法と言った程度になります。
私がSOMに関わり始めた最初が、SOMによるこれらの戦略マップの作成だったのですが、Viscoveryの技術をより深く理解し、統計解析やデータマイニングの知識が増えてくると、当初の私のアイデアがあまりに幼稚なものだったような気がしてきて、長い間、これを封印しておりました。
しかしながら、今、SOMを経営者とデータ分析担当者をつなぐ共通言語にしなければならないという思いに立ちかえって、再び、SOMによる戦略マップの重要さを見直しているところです。
戦略マップのコンサルティングに関するWebページは、こちらです。

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