2016年12月29日 / 最終更新日 : 2016年12月29日高科データ分析

データ分析を始めるときのとても大事なファーストステップ

ここ数年でビッグデータというバズワードも落ち着いてきた印象がありますね。
最近は人工知能とかAIというワードが多いのでしょうか？
いろいろ名称ありますが、分析者視点から見るとどれも同じなのに何か新しい物が出た！と思わせるところがうまいですね。
マーケティングって素晴らしい。

さて本題です。
なんかちゃんとデータ分析しようって企業が直面する最初の難関は。。。
データの収集です。

データの収集って難関なの？

え？データの収集なんて毎日やってるし、売上データなんて帳簿つけてれば絶対あるでしょ？って思われるでしょう。
でもそんなに簡単なことではないのです。
売上データはあるでしょう。では売上げた商品名は正しくはいってますか？
商品のカテゴリーは？誰が購入したか？
DMを打ってるならどのDMで来店したのか？
最低でもこのくらいはデータの収集をする必要があります。
そして、このデータの収集を現場レベルで徹底するのって実はとても大変なのです。
まだスタッフが数人レベルなら問題ないのですが、数十人、数百人規模となると、まず正確なデータがとれません。
なぜその数値が重要なのか？を現場レベルで教えてあげないといけないんですね。

前職の病院経営コンサルをしていた時は、病院の治療記録を使用してました。これは厚生労働省が全国一律で決定しているフォーマットで、病院が診療報酬を貰う際の根拠になります。
これが正しく記入されてないとお金貰えないわけですね。
そんな重要なデータのはずなんですが、このフォーマットを導入した当初は正しく記入してもらうのに数年単位で時間がかかっていました。
どの病院も医者や看護師はご飯食べる時間もないほど忙しいですし、フォーマット自体もすごい複雑で仕方ないことだと思います。

ですがデータ自体が間違ってる場合はその後の分析が全て無意味になります。
まずは自社のデータの収集が分析に耐えうる基準で収集できているのか？をチェックしましょう。

データ収集をもっと楽にするために

ポイントは人為的ミスやあれ？これどー入力するんだっけ？という箇所を極力減らす事です。
シンプルイズベスト。
例えばなんらかのフラグを立てるのであれば、フラグ名をひと目でわかるような名前にしておきましょう。
紹介1フラグ、紹介2フラグ、ではなく、紹介カードフラグ、紹介同伴フラグといった感じです。
また、DMの種類別に1、2、3と数字を入れるのもミスの元です。1月2月3月のDMとかなら良いですが、もっとわかりやすい識別子を使った方がいいですね。

データさえあれば、あとは分析するだけなので正しいスキルを持った人間がいればなんとでもなります。
ぜひデータの収集の精度を高めるよう工夫してみてください。