データ分析サービスでビッグデータを活用
業務効率の改善や新たなアイデアの創出を目的にデータ分析プロジェクトを立ち上げる企業が増えてきました。しかし、社内にデータ分析チームをもつことはコスト面から難しく、データは溜まるものの、なかなか分析・活用に着手できていない企業が多いのが実情です。そこで役立つのが、分析を委託できるデータ分析サービスです。専門知識を有したデータサイエンティストにより、論理的かつ多角的な分析が可能となります。長期的に分析サイクルを回したい場合には内製をした方がコスト効率もよいのですが、単発での分析や目的、課題がはっきりしている場合にはデータ分析サービスに依頼したほうが良いでしょう。
昨今データ分析サービスは増加傾向にあり、各社のWebサイトからそのサービスの差を比較し、判断することは難しくなっています。実際に分析を行わずに比較することは難しく、依頼したもののたいした結果が出ずに終わった、ということも少なくありません。
そこで、本記事ではデータ分析を他社に依頼する時のポイントを3つ紹介します。
データを活用するための納品形態、アルゴリズムやシステムの納品だけで大丈夫か
「データ分析」と一口に言っても、納品の形は目的によって異なってきます。例えば、「商品の在庫が増えすぎているため、余剰在庫を削減し適正化したい」という要望があった場合に、最終納品物は以下のようなパターンとなります。
- 最適な在庫量を導出するための数式とその過程を示したドキュメント
- 在庫量から入荷個数を決定するシステム など
1番目は在庫適正化のためのアルゴリズムだけを外注し、実装は自社や既取引先システムベンダーでまかなえる場合の納品形態となります。
2番目の場合は社内にソフトウェアやシステムの開発機能がないため、アルゴリズムだけでなく分析ができる基盤までを外注するケースです。。
また、2番目の納品形態でBIツールを利用し分析データの可視化は行えたが、システムと仕様書があるだけでせっかく作ってもらったものを使いこなせずに終わってしまったということもあります。データを活用するという目的を達成するためには、分析の結果やツールの納品だけで終わらず、必要に応じて社内定着やビジネス的なアフターフォローまで行ってくれるサービスを選ぶのも一つの手です。
納品されたツールは活用し・分析が回せるようになって始めて価値を産みます。不安がある場合は、アフターフォローの有無をはじめに確認するとよいでしょう。
自社の業種・業態にあった専門的なビジネスの知見が担当者にあるか
データ分析には、少なからず専門知識が必要とされます。先述の在庫量の適正化の例をとってみると、在庫管理の専門知識が必要となります。
- 戻入
- みなし入出庫
- 発注点
- 循環棚卸
- 死蔵品
- 倉移
- 安全在庫
- ABC分析
在庫管理に関して少なくとも上記の単語の意味を担当者が理解していない場合、自社のビジネスに沿った提案を受けることが難しいことは想像に難くありません。
知見の有無は会社の実績には等しくないため、自社と同じ業種・業態・業務での分析経験者がいるかを尋ね、ビジネス知見があるかを確認するのがよいでしょう。同業種の分析事例があるか聞き、紹介もしてもらえれば安心感も増します。
スモールスタートで始められること
データ分析は、実際にやってみないとどんな結果が出るかわかりません。どんな結果が出るのかはわからないが事前に何をやるかを決めないといけないという矛盾、それを解決する手段がスモールスタートです。
扱うデータ量にもよりますが、一部分のデータを用いて分析を行った結果から、全データで分析を行った場合にも意味のある分析結果が出そうかを判断することはできます。全データで分析を行うためには費用も時間もかかるため、まずはスモールデータで効果的な分析手法を確立し、全データに反映させていくことがデータ分析成功の一番のポイントであると言えます。
重視するポイントは業種・業務形態でそれぞれ異なりますが、選定すべきポイントとして上記3つを上げました。他に委託先データサイエンティストとの相性がいいか、円滑に進められるかなど、ポイントはもちろんあります。しかし、どの案件でも言えることはデータ分析はやってみないとわからないことが多いため、先に記したようにスモールスタートで始めて感覚を掴んでから、大きく進めていくのが良いでしょう。分析を進める前、進めている最中でも、このポイントを意識してみてはいかがでしょうか。
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