データ分析業務（中小企業がデータ分析を日常業務に正しく適用するには？）

中小企業はデータ分析を日常業務に正しく適用するにはどうすればよいでしょうか?

現在、データアナリストはますます多くの企業にとって標準的な構成になっています。しかし、実際には、ほとんどの企業がデータを統一的に管理できず、データ分析に関する知識も限られていることがわかります。ビジネスにデータ分析が本当に必要かどうか、データ分析プロジェクトを科学的かつ効果的に実行するにはどうすればよいか、そして最終的にデータを使用して正確な意思決定と洗練された運用を実現するにはどうすればよいかがわかっていません。

以下は、データ分析コンサルタントが業務で遭遇した、中堅製造業のデジタル変革プロジェクトです。彼がどのように解決策を提示したかを見てみましょう。

データ分析コンサルタントとしてのキャリアの中で、私はあらゆる種類の問題に遭遇してきました。私が最も鮮明に覚えている業務の一つは、中小製造業のデジタル変革を支援するプロジェクトでした。

同社は、生産プロセスとサプライチェーン管理を最適化し、在庫と物流コストを削減し、人件費を削減することでコストを抑制し、生産効率と企業収益性を向上させます。

データ分析プロジェクトコンサルティングの観点から見ると、彼らの最終的な目標は実はデジタルトランスフォーメーションです。以下は、私がこの会社で経験した変革の旅のスナップショットです。

この会社は、デジタル変革の初期段階でまだ多くの問題を抱えています。まず、データがさまざまな部門やシステムに分散しており、統一されたデータ管理や使用仕様がないため、データ分析を実施することが非常に困難です。第二に、データ分析、特にパフォーマンスを向上させるためにデータ分析を日常業務に適用する方法についての知識が比較的限られています。

データサイロ

たとえば、ある製造会社では、デジタルトランスフォーメーションを実施する前は、営業部門と生産部門のデータが互いに分離されており、さまざまな問題が発生していました。営業部門が販売動向を正確に予測できないため、生産部門は実際の需要に基づいた正確な生産計画を立てることができません。この状況は、2 つの極端な結果につながります。一方では、生産部門が生産計画を時間内に調整できず、在庫が過剰になり、リソースが浪費され、資金が占有されます。一方、供給不足により顧客のニーズを満たすことができず、注文の納品が遅れ、顧客を失うことにもつながります。

これはほとんどの企業が直面している問題でもあります。

ビジネスではなくテクノロジーに焦点を当てる

また、この企業はデジタルトランスフォーメーションを推進しようとしており、データミドルプラットフォームを構築しているものの、ビジネスよりもテクノロジーを重視しているため、開発プロセスにおいてIT部門が技術的な詳細にこだわりすぎてビジネスニーズを無視し、新システムと実際のビジネスプロセスの間にミスマッチが生じていました。この状況では、新しいシステムがビジネス部門のニーズを満たすことが困難になり、データセンター全体の効率に影響を及ぼします。

これとは別に、IT 部門とビジネス部門間のコミュニケーション不足も課題です。効果的なコミュニケーションと理解が不足しているため、IT 部門はビジネスニーズを正確に把握できず、開発作業に遅れや遅延が生じます。この状況はビジネスとテクノロジーの断絶をさらに悪化させ、データミドルプラットフォームの円滑な構築と運用を妨げています。

正しく適用できません

最後に、データミドルプラットフォームの適用段階で、同社は従業員がフィードバックとレビューに注意を払わないという問題にも直面しました。データ分析に新しいシステムを使い始めても、その結果を評価してプロセスを改善することを怠ることがよくあります。この状況では、間違いから学ぶことができず、起こりうる問題をタイムリーに修正することができず、データ分析全体の品質と有効性に影響を及ぼす可能性があります。

当社が直面している困難を解決するために、以下の提案をさせていただきます。

1.営業部門と生産部門がデータを共有できるように、ビジネスアイデアを満たすためにテクノロジーを厳密に遵守することを要求してデータセンターを再計画します。販売部門と生産部門の両方がデータにアクセスして更新し、販売と生産のニーズに関するリアルタイムの洞察を得られるようにします。

2.データ標準と仕様を設定し、統一されたデータ標準と仕様を策定し、営業部門と生産部門が同じデータ定義と形式を使用するようにします。データの不一致を回避し、データの品質と正確性を確保します。

3.コミュニケーションと連携を強化し、営業部門と生産部門、IT部門と各事業部門間のコミュニケーションと連携を促進します。定期的に会議、ワークショップ、部門横断プロジェクトを開催し、営業チームと生産チームがデータのニーズについて話し合い、経験を共有して一緒に問題を解決し、ビジネスニーズと技術的な実装をより適切に結び付けられるようにします。

4データ分析とレポート作成、視覚的な販売および生産データ分析レポートの提供。これら 2 つの部門がデータをより深く理解し、意思決定を促進し、部門間のデータ交換と共有を促進できるように支援します。

5. IT部門とビジネス部門間のコミュニケーションと連携を強化する。定期的な会議とコミュニケーション チャネルを確立することで、双方が情報を完全に理解して共有できるようになり、ビジネス ニーズと技術的な実装をより適切に結び付けることができます。

6.継続的に最適化と改善を行い、ビジネス関係者からのフィードバックとニーズをタイムリーに収集し、実際の状況に基づいて調整と改善を行い、データセンターがビジネスの変化に対応できるようにし、ビジネスにとって貴重なデータサポートを継続的に提供します。

7.従業員のトレーニングを強化し、データ分析プロセスにおけるフィードバックとレビューの重要性を強調します。データ分析の結果を評価し、他のビジネス目標と比較する方法を従業員にトレーニングします。潜在的な問題と改善の機会を速やかに特定します。

8.フィードバックメカニズムを確立し、定期的なフィードバック会議を開催して、全員が企業のデジタル変革に参加し、経験や意見を共有し、知識の共有と学習を促進できるようにします。

9最後に、データの監視と分析に注意を払います。データ分析プロセスを監視することで、潜在的な問題や異常な状況をタイムリーに発見できます。この情報を従業員にフィードバックし、データ分析プロセスと結果を改善および最適化する方法を分析して話し合います。この過程で、企業とのパートナーシップも、単なるコンサルティングサービスからより深いパートナーシップへと変化しました。当社は企業のデジタル変革プロセスに細心の注意を払い、常に新たな課題に対応する準備ができています。

デジタル変革は簡単ではありませんが、データ分析を正しく適用することで、中小企業はビジネスをより深く理解し、業務を最適化し、効率を向上させ、最終的にデジタル変革を実現することができます。