データ活用については、テクニック的なことよりも、まずはその価値を知ることが大切です。
前回はそのことをお伝えしました。
では、価値を知り、いざデータ活用に取り組もうと思ったときに、何が必要なのでしょうか？
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最も大切なのは、業務を把握していること
データ分析というと、何やら高度なスキルが必要になると思われがちです。
- 多変量解析や回帰分析などの数学的な知識
- エクセル（Excel）やBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールなどのITツールの知識
- RやPythonなどのプログラミング知識
しかし、これからデータ活用をしたいと考えている人の場合、高度な知識は不要です。
（こんな記事を書いている私自身、数学的にもプログラミング的にも、大した知識は持っていません。。）
それよりももっと大切なのは、業務を知っていることです。
この絵は、レストランにて、タマゴを材料（インプット）として、オムレツをつくる業務プロセスを示しています。
- お昼の混雑ピーク時には、1時間にいくつのオムレツをつくる必要があるのか？
- 1つのオムレツをつくるのに掛かる時間はどれくらいか？
- 1つのタマゴを無駄にすると、いくらの損失になるのか？
このような業務知識を持った上で、何を改善していくのか？を考えなければなりません。
「データ活用」とか「データ分析」と言っても、何か特別なことを行うわけではないのです。
データ分析したら、自動的に答えが出てくるような魔法はないのです。
人工知能（AI）と同じように、何か特別なことを行っているような印象を持つ方が多いのですが、そんなことはありません。
業務を知らなければ、目標を設定することができない
データ活用は、データ活用をするためにあるわけではありません。（手段の目的化）
他の手法と同じように、業務をより良くするための手段の1つに過ぎません。
ですから、業務を熟知し、「そもそもどうなりたいの？」という目標を設定することが重要です。
- オムレツをつくるスピードを上げたい（1時間に100個→120個）
- シェフによってバラつく品質を均一にしたい
- タマゴの無駄な消費を最小限にしたい
業務上にどんな問題が潜んでいて、何を解決しなければならないのか？は、業務を知らなければ分からないのです。
- 目標を立てる
- 仮設を立てる
- データ分析を行う
- 分析結果を元に、対策を施す
- 結果を確認する
- 1に戻る
この繰り返しがデータ活用の基本です。
そして、どのステップにおいても大切なのは、業務を知っていることなのです。
業務プロセスは測定対象である
なお、日頃から業務プロセスを意識している人は、「測定対象である」ということを知っています。
単にオムレツをつくるだけでなく、
- タマゴ（インプット）はいくつ必要なのか？
- 原価はいくらなのか？
- 何分でできるのか？
- この業務プロセスに関わる人件費はいくらか？
- オムレツ1つで得られる利益はいくらか？
などを、日頃から意識しているのです。
現場の業務（業務プロセス）を熟知し、日頃から業務をより良くすべく、測定対象としてデータを取得していれば、データ活用の前提条件は満たしていることになります。
逆に「今まで意識していなかった」という大半の方にとっては、細かなデータ分析の手法よりも、以下を整理することをお勧めします。
- 現在（あるいは将来）、どんな問題を抱えているのか？（問題）
- それをどのように変えていきたいのか？（目標）
- どこに原因がありそうなのか？（仮設）
- データ活用に最も必要なのは、業務を熟知すること
- 業務プロセスは計測対象である
- 現状業務の問題、目標、仮設を整理する
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