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for Ideal Design

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

iPhoneのiOS17でカメラ機能も進化したとニュースで見ました。
なんと、、、、「電子水準器」が追加された様ですね。

皆さまも「iPhone」で写真を撮る機会が増えていますよね。
なるべくなら素敵な写真を思い出に残したいという方も多いです。
それ、完全に私です。

電子水準器が追加されると、今まで少し斜めだった写真が水平になり
バランスの良い写真が撮れそうですね。

iOS16状態の私のスマホもそろそろアップデートしようかと思います。

 

さて、本日はデータ基盤構築していく上での
最初のSTEPともなる、「現状データの調査」について考えていきましょう!

今では「情報化社会」から「創造社会」へと移行し、
当たり前の様に、データのある中で日々業務を遂行していますよね。

そして、その中で無数のデータが生成され、蓄積されています。

 

データの中には、ビジネスの競争力を向上させるための
重要なヒントが隠されているかもしれません。

しかし、どれが本当に役立つ情報なのか、
どこにそのデータがあるのかを知らなければ、その価値を活かすことはできないですよね。

実際の経験を基に、料理に例えて解説してみたいと思いまっす!

 

1. データの宝探し:何がある?

まず始めに、企業内に存在するデータを総ざらいします。
顧客情報、販売履歴、製品情報、Webアクセス……

これらはすぐに思いつくデータかもしれませんが、
もっと深く探ると予想以上の宝が隠れていることに気づくことがあります。

企業内で生成されるデータは、種類の異なる果物のようにほんと多種多様です。

 

オンプレの基幹システムやSaaSサービスなど、
社内で使っているアプリケーションも各DBも多種多様なケースがほとんどです。

例えば、顧客情報は「リンゴ」、売上データは「オレンジ」、
商品の在庫情報は「ぶどう」のように異なる特性を持っています。

中には自社内で継ぎ足されて開発されていった経緯もあり、
それは見たこともない様な、果物にシステムが変わっていることだって多くあります。
何かと運用していると機能を追加したくなりますよね・・。

 

そして、それぞれのデータは異なる部署やシステムに
保存されていることがよくあります。

このステップでは、そのすべての「果物」を見つけ出し、一覧にまとめる作業が必要です。

 

2. データの格納場所の特定:どこにある?

会社としてデータがまとまっていることはなく、
それぞれの部署単位で冷蔵庫を保有し、食材や果物を保管しているケースがほとんどです。

 

多くの会社では、データ(果物)が散らばっていることが多いです。

オンプレミスのサーバー、クラウド、外部サービス、ファイルサーバなど
データがどこに保管されているかを、まとめていきます。

「リンゴ」は冷蔵庫に、「オレンジ」は食品庫に、「ぶどう」はキッチンのテーブルの上に。
データも同様に、さまざまな場所に保存されています。

 

このステップで、それぞれのデータがどこに保管されているのかを明確にしていきます。

プロジェクトに携わり、格納場所の特定をしていると
既に使われていない冷蔵庫があったり、何これ!?という保管場所が見つかったりします。

データが膨大に増えているからこそ、一度整理してみてはいかがでしょうか。

 

3. データの活用はヒント:現場にある?

実際にデータを使っている部門やチームの話を聞かせていただきます。

データの活用状況やニーズを具体的に把握することで、
今後のデータ戦略の方向性を探っていきます。

データをどのように使っているのか、実際の現場に入ることで理解が進んでいきます。

 

例えば、、、

「リンゴ」がアップルパイに、「オレンジ」がジュースに、
「ぶどう」がワインに変わっているキッチンの現場を見ていくことで、
データ活用の道筋を検討していきます。

うーん。果物の例えにより余計に混乱を生んでいる様な・・・(^^;)

 

現場に入り、どのデータがどのように活用されているか、
また、どんな新しい「レシピ」が考えられるかを探索することができます。料理も事件も「現場」で起きていますね!

 

4. データの品質をチェック:鮮度はどう?

ここが残念なのですが、全てのデータが有効とは限らないんですよね。

重複データ、古いデータ、欠損データなど、データの品質をチェックすることで、
信頼性のある分析を行うための土台を築くことができます。

データの品質を確認することは、果物や食材の鮮度を確認するのと同じです。

 

熟していないリンゴや、古くなったオレンジ、シワシワのぶどうでは、
おいしい料理や飲み物を作ることは難しいですよね。

古いデータや不完全なデータでは、正確で信頼性のある分析を行うことは難しいです。
このステップでは、データの「鮮度」をチェックし、最も価値のある「食材」を選び出します。

 

5. データの関連性から仮説を立てる:料理できる?

異なるデータソース間の関連性や連携ポイントを探ることで、
データを一元化しやすくなります。

また、これにより新たなインサイトやビジネスの可能性を発見することもあるんですよね。

異なるデータ同士の関連性を理解することは、
様々な食材を使って、料理を作ることに似ています。(知らんけど。)

 

このステップでは、どのデータがどのデータと相性が良いのか。
どのように組み合わせることで新しい「料理」を作ることができるのかを探求します。

そこから問題や課題の仮説へのヒントとして、めちゃくちゃ使えるんです。

 

データ調査の重要性

現状データの調査を行うことで、何がどこにあるのか、どれをどう活用するのかが明確になります。

データはビジネスの原動力!!

そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、
まず現状を正確に把握することが不可欠です。

データをただ集めるだけでは、その真の価値を引き出すことができないんです。
どんなに良いデータ分析基盤を持っていても、
活用するデータが不完全であれば、その効果は半減してしまいます。

このデータの「料理」を成功させるためには、
まずはその「食材」をしっかりと理解し、適切に選び出すことが大切です。
また、今ない食材を新たに取得していくことも考えられますよね。

 

データ調査は、データの質と量を確保するための大切なステップですね。
この調査を通じて、企業の「データの宝庫」を発掘し、ビジネスに新たな価値をもたらしましょう。

データの世界は奥が深いです。
だからオモシロイです。

 

まずは身近なデータをきちんと把握することから始めてみてはいかがでしょうか。
是非、皆さまの会社でも「データ調査」について議論してみてください。

それでは本日もGOOD JOB!!

 

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