データ操作法（データベース操作の理論と実践（概念））

データ駆動型オペレーションの理論と実践（概念）

今日の世界では、個人のデジタル化の度合いと浸透度はますます高まっています。企業は、新たなデジタル経済環境の要件に適応し、ユーザーとの良好なコミュニケーションを確立するために、デジタル戦略変革を開始し、徐々にビジネスをオンライン化してデジタル化し、データを主要な生産要素として活用しています。彼らは、ビジネス開発を推進し、ユーザーエクスペリエンスと企業の競争力を強化するために、データ駆動型の運用を採用しています。では、データ駆動型運用とは一体何なのでしょうか?データ駆動型の操作を実行するにはどうすればよいでしょうか?これには、データ化とは何か、運用とは何かなど、いくつかの重要な問題が関係します。これまでの経験を踏まえて、著者の理解と見解を述べたいと思います。データ駆動型運用の概念は非常に広範囲であり、多くのコンテンツが含まれます。著者は概念部分と実践部分の2つの部分に分けて説明します。データ駆動型の運用を探求する旅を始めるために、まず概念的な部分から始めます。

1. データ化とは何ですか?

データとは、記号言語を使用して客観的な世界を測定し記録したものです。企業やビジネス組織にとって、データ化とは通常、ビジネスのデータ化を指します。ビジネスのデジタル化とは、ビジネスをデジタルかつオンラインで表現・再構築し、ユーザーとの新たなつながりやインタラクティブな関係を構築することを指します。私たちはこのプロセスをビジネスのデジタル化とも呼んでいます。まずビジネスがオンライン化され、IT ベースになり、その後ビジネスがデジタル化されることがわかります (図 1 を参照)。デジタル化は、ビジネスの根底にあるコアロジックを変えたわけではなく、時間と空間におけるビジネスの応用シナリオを再構築し、データに基づいてビジネスを再表現し、解釈しただけです。

図1: ビジネスデータの概念モデル

データ駆動型の運用は、ビジネスのデータ駆動型の運用から始まります。ビジネスのデータ駆動型オペレーションはデータ基盤を提供し、その後のデータ駆動型オペレーションの前提条件となります。

2. 操作とは何ですか?

「オペレーション」は私たち全員がよく知っている言葉ですが、オペレーションが何であるかについては人それぞれ意見が異なります。著者は、その意味合いはなぜ操作が必要なのかから理解されるべきだと考えています。なぜ操作が必要なのでしょうか?概念モデルを販売可能な商品（物理的な商品、仮想的な商品やサービスなどを含む）に変えた後、私たちはいくつかの問題に直面します。どうすればより多くのユーザーに商品を知ってもらい、使ってもらえるか、ユーザーのフィードバックに基づいて商品の機能をどのように改善できるか、ユーザーにより良いユーザーエクスペリエンスを提供するにはどうすればよいか、商品を使用するユーザーをよりアクティブにするにはどうすればよいか、より多くのユーザーにお金を払ってもらうにはどうすればよいか、などです。これらの問題が実はオペレーションの価値と意義を説明しており、これらの問題を解決することがオペレーションの仕事であると私は考えています。これを踏まえると、オペレーションとは「製品とユーザーの間の課題を解決することから始まり、製品のビジネス目標を達成するために実行される一連の作業」と定義できると思います。図2に示すように:

図2: 運用の概念モデル

上記の操作の定義から、次のことがわかります。

（１）ビジネス上の問題に応じて、運用作業の重点は異なります。問題が製品の機能に関係する場合は、製品の操作に焦点を当てる必要があります。問題がサービス上の欠陥に関係している場合は、サービス運用に重点を置く必要があります。問題がユーザーアクティビティの低さとユーザーからのフィードバックの悪さに関係している場合は、ユーザー操作に焦点を当てる必要があります。そのため、今後はユーザーオペレーションやプロダクトオペレーションといったオペレーションの分岐についても研究を行っていきます。

（２）運用作業は長期間にわたり継続的かつ反復的に行う必要がある。製品にはライフサイクルがあります。これらは拡大と反復を続け、その結果、製品とユーザーの間に問題が生じます。したがって、運用作業は標準化され、専任の担当者によって実行される必要があります。

（３）業務の改善が必要であり、改善はデータと切り離せない。運用に関わる作業は些細で複雑であり、汚くて疲れる作業も多く、規模の大小にかかわらず、一つずつ実行しなければなりません。したがって、運用をうまく行うためには、改良が不可欠です。洗練を実現するにはどうすればよいでしょうか?データは良い手段です。業務を定量化し、より正確にすることは、間違いなく業務の改善に大きなメリットをもたらします。これは、後で説明するデータ駆動型の操作と非常に一致しています。

3. データ駆動型運用とは？

文字通り、業務をデジタル化することを意味します。データ駆動型運用とは、ビジネス目標を達成するために、データの観点からビジネス運用の問題や欠陥を分析し、解決するプロセスを指します。データ駆動型運用の本質的なメカニズムは、「データ駆動型」が方法と手段であり、「運用」が核心と目標であるということです。データ駆動型の方法と手段が運用シナリオに適用されます。ビジネス問題の指標化、指標の定量化、ビジネス問題の定量化、分析モデリングなどのデータ駆動型処理アクションを通じて、ユーザー操作、製品操作などのシナリオに作用し、ビジネス操作の決定を導き、データ駆動型の操作の実装を実現し、データ閉ループとビジネス閉ループの2つの閉ループを完成させます。最終的には、データ手法によって業務運営上の問題が解決され、ビジネス目標が達成されます。図3に示すように:

図3: データ駆動型オペレーションの概念モデル

4. データベース運用には何が含まれますか?

先ほども述べたように、業務内容にはユーザー業務や製品業務などいくつかの主要な分野が含まれます。したがって、データ駆動型操作の内容は、データ駆動型製品操作、データ駆動型ユーザー操作、データ駆動型アクティビティ操作などに分類できます。つまり、データ駆動型方法と手段を製品操作、アクティビティ操作、およびその他のシナリオに適用します。これは小学校や中学校で解いた文章問題に似ています。私たちは特定のシナリオにおける問題を数学化し、方程式や関数関係を確立することで問題を解決しました。

5. データベース運用の実装方法

データに基づく方法を使用して業務運営上の問題を解決する場合、シナリオに応じて異なるアプローチが必要になることがありますが、一般的な手順は同様であるはずです。図 3 で説明したビジネス問題の指標化、指標の定量化、ビジネス問題の定量化、および分析モデリングは、一般的な方法です。データがユーザーオペレーションをどう動かすのか、また、データがプロダクトオペレーションをどう動かすのかについては、後続の『データドリブンオペレーションの理論と実践（実践編）』で詳しく解説します。