いつも弊社の記事をご覧いただき、ありがとうございます。今回は、弊社がメインの事業として実施しているデータ統合についてお話しさせていただきます

データ収集のムダとは

データ分析をしたい、特に中期経営計画や年度や四半期の計画など、今後の会社や部門の投資計画を策定するにあたり、日常的に使ってきたデータだけでは足りない場合があります。担当者はデータを収集し分析をしますが、このデータ収集に時間がかかるケースが多く、最悪、収集できないからデータがある範囲で分析をすることもあるのではないでしょうか。そして問題なのは、データ収集の作業そのものが一時的で、都度同じことや同じ苦労をしています。一方でアウトプットしか見ない上位層はデータの収集や加工の苦労を知らず、気軽に修正や再集計を求めます。この部分をデータ統合で解決したいと日々思っています

データ収集に隠れた本当の問題点

では、一箇所に集めて利用できる状態にすれば解決するのでしょうか。過去データレイクという言葉が流行った時は、とにかく集めることが目的になっていた企業が多くありました。最近ではデルタレイクという技術もあり、使いたい時にソースデータをすぐに活用できる状態になっている場合もあります。先の例であれば、各ソースシステムからデータを出したり、ソースデータとして使えるように加工する手間がなくなるので、作業工数的には大きく減っている部分もあります。これだけでも大きく前進しています。しかし本当のムダは、都度データを理解し直す必要がある部分です

データを使うにはソースデータの理解が必要

当たり前の話ですが、データを活用するには、元となるデータの理解が必要です。データの発生、データがどういったものか、ステータスはどういう意味か、などです。この理解があいまいだと、集計や分析した結果が正しくない場合があり、最悪、意思決定者の判断を誤らせてしまう場合もあります。社内にデータに関する専門家がいれば任せられますが、多くの企業では、業務の担当者が各システムの担当者にデータの使い方を聞き、時間をかけて理解して分析していると思います。つまり担当者の頭の中でデータ統合をしている状態です。この担当者が異動することも退職することもありますし、そもそも1年に1回やる分析業務であれば、忘れてしまう可能性もあります。この問題を会社として解決するのがデータ統合だと考えます

ソースデータの理解が必要な例

もう少し具体的な例を出します。例えば会社や組織の売上を集計したいとしましょう。売上なので単純に積み上げれば会社の売上になりますが、返品が考慮された売上なのか、考慮されていない売上なのかによって、売上の意味が変わってきます。より厳密に分析したい場合は返品を考慮しますし、月次の速報レベルであれば、考慮しなくても良い場合があります。このように、ある特定の指標を指しても、人によって意味合いが異なる場合や、人によって求めるレベル感が変わります。つまり、分析を求められた時にデータソースの理解が不十分だと、何が考慮されていて何が考慮されていないのかを説明できません。より最悪なのは、前年の担当者がやっていた集計方法と、今回の担当者が行った集計方法が違い、前年比較がそもそもできないことも考えられます

データ統合により解決される問題

ではデータ統合をした場合はどうでしょうか。データ統合をするということは、基本的な分析指標は準備されている状態です。通常の意思決定やマーケティングで利用する指標は、信頼されたプロセスで集計されており、利用者は疑問を持たずに利用できます。そして、より個別のテーマについてのみ、ソースデータにあたることが理想です。顧客数、アクティブな顧客数、最終の購入日といった顧客軸での分析指標、先の例のような売上、売上数量、返品額、返品数量などといった売上や商品軸の分析指標が揃っていれば、ソースデータまで遡る必要はありません。もし追加でデータが必要になった場合でも、「統合されたデータ」＋「追加データ」を組み合わせて対応できる可能性もあります。つまり全てのソースデータを理解しなければ分析できない状態から、「信頼して使える統合データ」＋「追加で理解すべきデータ」に分けられます。これにより、データ収集時におけるソースデータを理解するための時間が、大幅に削減できます

まとめ

以上、データ統合がなぜ必要かという切り口でお話しさせていただきました。正直、データ統合はやらなくても会社はまわります。ですが、どこかで着手しないといけない時がきます。商品が順調に売れている場面、人海戦術で解決できる場面を過ぎ、データに基づく意思決定や行動のモニタリング、リスクの把握といったことが、事業の継続のために必ず必要になります。また、データを見る力も一朝一夕では育ちません。データを見る土台をしっかり作り、データドリブンな企業を目指しましょう
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