KPIなどのビジネス指標を設計するとき、最大限注意すべきことがあります。 それは、現場の「意見」や「考え」、「動き」などを考慮しているのか、ということです。 少なくとも、現場無視の指標（KPIなど）は、現場が無視します。...

データ分析では、「目的変数」と「説明変数」という用語を頻繁に使います。ややこしいことに、「目的変数」と「説明変数」は別の用語でも呼ばれます。 「目的変数」を「被説明変数」と呼んだり「従属変数」や「外的基準」と呼んだりもし...

指標（KPIなど）が1つ2つであれな問題ないのですが、指標（KPIなど）の数は少なくとも10から20程度、多くて100から200程度にはなります。 「そんなにたくさんの指標（KPIなど）を設計できない」と思う方もいるかも...

「蓄積されたデータを活用しろ！」といわれたら、多くの人が最初にやることといえば、恐らく手元にあるデータを何かしら集計し、とりあえず数字を眺めることでしょう。 この何気なく見ている数字が「指標（KPIなど）」であり、定期的...

営業やマーケティングの現場で、変化に適応し柔軟に「動くため」の運用サイクルがあります。OODA（Observe-Orient-Decide-Action、観察-方向付け-決定-行動）ループです。この「今週の小ばなし」でも...

ビッグデータとリトルデータの違いは、極端にいうとデータの「量」と「種類」が多いか少ないかだけの違いでしかありません。 データの量や種類が増えるほど、そのためのIT投資額は増え、確保すべき人財の数も増えていきます。安価にな...

営業やマーケティングなどでデータ活用をするとき、PDCA（Plan-Do-Check-Act、計画‐実行‐評価‐改善）サイクルが、上手く回らないという問題が起こっています。 様々な問題がありますが、仮にPDCAサイクルが...

ビッグデータであれリトルデータであれ、ビジネスで成果をあげ続けるためには、継続した運用が必要になります。 運用管理の手法として日本で浸透しているのが、PDCA（Plan-Do-Check-Act、計画-実行- 評価-改善...

多くの企業は、ビッグデータを使いこなし活用しているのではなく、ビッグデータに振り回されているようにさえ見えます。 現実は、問題の根はもっと深いです。 ビッグデータに振り回され活用できないのではありません。そもそも、リトル...

ここ数年、ビッグデータ、AI（人口知能）、データサイエンス、IoT（モノのインターネット）、ディープラーニングなどと言ったキーワードがクローズアップされています。 データ活用への注目の表れでしょう。 企業内に蓄積されるデ...

「いつも見ているこの数字、このままで大丈夫なのか……　簡単にわからないかな？」 私の知人の、あるマーケティング部署の責任者から質問されました。 マーケティングの部署は色々な指標を、KPIと称して日々モニタリングしています...

この間お会いした、売上重視の企業体質を利益重視に変えたいと考えている、ある企業の営業本部長のちょっとした愚痴です。 「弊社は伝統的に売上重視なんだけど、営業データ分析を推し進めたら、売上重視が酷くなった……」 データ分析...

最近いくつかの企業の方からよく聞くのが、 「全社的にBIツールを導入したけど、活かし方が分からない」 というもの。 BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールとは、データ分析などを専門的に学んでいない人でも、簡単に使える分...

「専門家を雇ったけど、使えるデータ分析結果がでてこない……」 このような悩みを抱えた、ある企業の情報システム部門のトップの方がいました。 その企業では、データ分析の専門家を数年で100名体制にする計画がありました。一昨年...

「データからどのように読み取り、どのように施策に落とすかで、足踏みしている」 このようなことを仰った、某企業の経営企画室長の方がいました。 データをただ取得しただ「見える化」しただけでは、何もいいことは起こりません。 デ...

「データ分析の分析手法を概念的に知りたいのだけど……」 ビッグデータやAI（人工知能）などの流行の煽りで、新設されたビッグデータ系の部門長に就任してしまった方の口から出た愚痴です。 将来を見越して新設された部署の部門長で...