データを実用的な洞察に変えるためのロードマップ

必要なデータはすべて揃っています。 そして、そのデータを裏付けるデータ。 そして、すべてのデータの正確性を証明するデータ。 それでも、あなたが持っているのは、正しいビジネス上の意思決定を行うための原材料だけです。

データを実用的な洞察に変えることで意味を持たせる必要がありますが、膨大な量のデータが絶えず流れ込むため、それは簡単な作業ではありません。

データを洞察に変えるための基本的な手順と原則を学びましょう。

データとインサイトの違いは何ですか?

アナリストにとって、データとインサイトはほぼ同じかもしれません。 しかし、世界を数字で見ていない普通の人間にとって、どのようにしてデータを情報に変換し、そこから実用的な洞察を得ることができるでしょうか? まず、実用的な洞察とは何かを定義しましょう。

データは測定値のごく一部ですが、インサイトはこれらの測定値が私たちに伝えていることを解釈します。 実用的な洞察は、利害関係者がビジネス上の意思決定を行うのに役立つ情報を提供します。

これが実際の例です。 1 つ持っている場合は、幼児の成長を定期的に測定します。それがあなたのデータです。 次に、以前の測定値と現在の測定値の差を比較して計算します。これが、データから引き出す情報です。

あなたの子供が成長するたびに、彼らは服や靴を超えて成長し、より大きなサイズを購入し始める必要があります. そう。 彼らが 6 か月で x インチ成長した場合、半年ごとにワードローブを更新する必要があります。これで、実用的な洞察が得られました。

同じ基本的なプロセスは、大規模なビジネスでも発生します。

データをどのようにインサイトに変換しますか?

従来、すべてのビジネス ユニットには明確な責任範囲があります。 BI (ビジネス インテリジェンス) および分析チームは、データを収集し、マーケターやその他の利害関係者にデータを提示することを担当しています。その仕事は、意思決定に到達し、戦略を立てることです。

多くの場合、意思決定者は数字や統計の中で迷子になり、ビジネスの現実とのつながりを見つけることができません。 データはありますが、洞察がまだ不足しているため、意思決定フローにギャップが生じています。

データの量と複雑さがエスカレートするにつれて、ギャップは広がるばかりです。

チームがさまざまな部門のメンバーで構成されているデジタル的に成熟した企業では、このような格差はもはや存在しません。 データをインサイトに変換する際に覚えておくべき最初の原則は? コラボレーション。

データから洞察を生み出すための 3 つの基本原則

コラボレーション。 データから実用的な洞察を得たい場合、チームは努力を組み合わせ、相互の責任を負う必要があります。 コミュニケーションと相互支援は、対立や要求よりも価値のある洞察をもたらします。 チームは最終的に同じ目標に向かって取り組み、相互理解はその協力の基礎です。

透明性。 アナリストは、データ ソースとプロセス、およびデータとメトリックの種類を知っています。 経営陣は、自分たちの目標が何であり、どの質問に答える必要があるかを知っています。 両当事者間のコミュニケーションは、オープンで透明性があり、それぞれがタスクの役割を遂行するために相手が何を必要としているのかを理解できる必要があります。

特異性。 ビジネス ユニットは、関連するビジネス領域における収益、費用、およびリスクの主な要因を理解する必要があります。 代表的なデータ セットを特定するには、すべての関係者が要件、意図、および目標を正確に定義することが重要です。 特異性は、データ アナリストが監視する正しいメトリックを識別できるようにするために重要です。

原則をどのように適用しますか。

• 特定の質問または質問を定義します。

あいまいであることは混乱につながる可能性があります。 次の例を考えてみてください。誰かが「どうやって空港に行くのですか?」と尋ねた場合、有効な回答を提供する前に、より多くの情報が必要です。 どの空港？ 彼らの現在地は？ 彼らは飛んでいますか、それとも誰かを拾っていますか?

• 重要性、コンテキスト、およびビジネスへの影響を明確にします。

分析のコンテキスト、制限、動機、および望ましい結果を理解することで、どのメトリックをどのように監視するかを決定できます。 目標？ 指標とデータが表すものとの間につながりを作ります。

• データ分析の結果に関する明確な期待を設定します。

提供するデータからどのような洞察を得ることができるかを定義します。 たとえば、合計数、平均数、または変化率を提示する必要がありますか?

• 測定可能な KPI を設定する

質問に測定可能な指標が添付されていることを確認してください。 SMART構造を使用して検証できます（具体的、測定可能、達成可能、関連性、時間ベース）。

• 明確にするために仮説を立てます。

仮説を定義すると、上記のすべての点を達成するのに役立ちます。 仮説は次のようになります。A が結果である場合、それは私たちのビジネスの xyz を意味します。 Bが結果であれば、それは私たちのビジネスにとってzyxを意味します。

• 適切な方法で適切なデータを収集します。

必要な情報を表示できるメトリックを選択します。 必要な回答につながる結果に到達する方法について、複数の測定値を相互に関連付け、計画を作成する必要がある場合があります。

• セグメンテーションを使用します。

データをセグメント化すると、より具体的になり、より詳細なビューを得ることができます。 Web サイト セグメント、業界、オーディエンスなど、選択したデータのサブセットに注目してから、データの動作を深く掘り下げることができます。

続きを読む: 市場セグメンテーションとは? ヒント、種類、利点の説明

• データ ソースを統合します。

さまざまなデータ ソースを統合します。 探している結果をサポートする最高品質のデータを提供するツールを選択してください。 さまざまな情報源と二次研究データを統合することを検討してください。

• データを関連付けます。

互いに影響を与える関連指標を調査します。 たとえば、直帰率を常に監視して、トラフィック メトリックを適切に把握する必要があります。

• コンテキストを発見します。

これまで、具体的であることの重要性を強調してきました。 ただし、意味を理解し、影響や結果を解釈できるようにするには、この正確なデータ ポイントをコンテキストで表示する必要があります。

データを適切なコンテキストにどのように配置しますか?

• 基準。

100は多いですか、それとも少ないですか。 10%増しとは？ それって良いのそれとも悪いの？ 場合によります。 競合他社、業界平均、望ましい結果など、何かに関連するデータを常に提示する必要があります。

業界データに対して会社のデータをベンチマークします。 また、データ パターン、動作、および成長率を比較して、傾向と異常を特定します。

競争環境のどこに位置し、さまざまなビジネス分野でどのように評価されているかを調べてください。

• パターンを認識します。

指標にはパターンがあります。 データ図の関連性を判断するには、パターンを特定してコンテキストに入れる必要があります。 パターンを認識することで、行動を理解することができます。 たとえば、すべての Web サイトのアクティビティには、日ごとおよび季節ごとの変動があります。 それらを認識することで、異常なデータの動作を特定し、より正確に評価することができます。

どのようにデータを関連付け可能にしますか?

分析は、情報に到達するために行われます。 次に、関係者にわかりやすい方法で提示する必要があります。 これを行う方法に関するいくつかのヒントを次に示します。

• 視覚化手法を探ります。

数字だけを含むレポートは、経営陣にとって悪夢です。 理解を深め、誤解、対立、不必要な挑戦を避けるように助けてください。

重要な情報を強調する方法でデータを視覚化します。 グラフ、マトリックス、パイ、さらにはインフォグラフィックを使用できます。

• 口頭で数字を説明します。

レポートを電子メールで送信するだけではありません。 数値が何を意味するのかを、直接関係者に言葉で説明します。 コミュニケーションはデジタルトランスフォーメーションの核心です。

続きを読む: デジタルトランスフォーメーション戦略: 変化を推進する (そして一歩先を行く) 方法

• コンテキストを提供します。

会社のデータのみを表示するのではなく、提供するデータの重要性を理解するのに役立つコンテキストを提供します。 マネージャーが意味を理解し、それを行動に移すための段階を設定します。

競争環境を説明するか、特定の結果につながる背景として過去のデータを提示します。

• 例を示します。

競争力のあるベンチマークで、あなたが直面していることを正確に表します。 ほとんどの企業には、自分自身を測定する最大のライバルが 1 つあります。 そのライバルがどのように行っているかの例を示します。 あなたの主張を説明するのに役立つ他の代表的な企業の例を追加してください。

• ソースを提供します。

データのソースを提供し、関連性を説明できることを確認してください。 ビジネス リーダーには確認が必要であり、得られた結果にどのように到達したかを説明する必要がある場合があります。

データを洞察に変えるためのワークフローを作成する

これらの原則と手順に基づいて、データから洞察を生成するための反復可能なプロセスを設定します。

ここで示した手順は、シックス シグマの概念に従って、ビジネス プロセスの品質を最適化します。 シックス シグマは、プロセス評価と一貫した改善のデータ駆動型の概念です。

方法論の最初の 3 つのステップは次のとおりです。 定義します。 測定。 分析します。 新しいプロセスの場合、これらの後に設計と検証 (DMADV) が続きます。 既存のプロセスでは、改善と制御は初期 DMA (DMAIC) に従います。

データを洞察に変えることはプロセスであり、そのように扱う必要があります。

これまでに行った手順に基づいて、データ分析用の構造化されたワークフローを設定します。 このようにして、データ レポートを、高い運用価値を持つ反復可能な洞察生成プロセスに変えます。

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よくある質問

データと情報の違いは何ですか？

データは事実の尺度であり、情報はデータがコンテキストで何を意味するかを理解することです。

ビジネス環境でデータから洞察を作成する責任を負うのは誰ですか?

データから洞察を導き出すプロセスは、データを収集するアナリストと洞察を必要とする利害関係者の間の相互の努力でなければなりません。

データから洞察を得るには、どのようなコンテキストが必要ですか?

コンテキストのないデータは情報を提供しません。 業界平均と直接競合に対してベンチマークする必要があり、正しい時間枠で表示する必要があります。