蓄積データを事業の意思決定へ
「あるが使えない」を解く。眠ったデータを、必要な人がその場で引き出し、日々の判断に使える状態にします。
こんな方へ
- データはあるが活用できていない事業責任者
- 分析が特定の人に属人化している組織
- 毎月のレポートを手作業で続けているチーム
- データ基盤を作ったが運用が回っていない企業
- 前任者の仕組みがブラックボックス化している現場
こういった課題はありませんか？
何から手をつけるか
- データは貯まっているのに、何から活用すればいいか分からない
- どの数字で判断すればいいか、見るべき指標が定まっていない
分析の属人化
- 数字を聞くたびに、詳しい人の手を止めてしまう
- 毎月のレポート作成が手作業のままで、時間を取られている
データの分散
- データが部門やツールに散らばり、横断して見られない
- 別々の表が正しくひも付かず、集計のたびに整える羽目になる
ブラックボックス
- 前任者が作った仕組みが分からず、誰も手を入れられない
- データ基盤を作ったが運用が回らず、障害が起きても直せる人がいない
進め方
01
データの素性を見る
仕組みを作る前に、そのデータで何が言えるかを見ます。指標がどれだけ埋まっているか、表記が揺れていないか。「答えられること」と「答えられないこと」を先に分け、診断にします。
02
小さく作って現場で確かめる
専門家を介さず、現場の人が自分の言葉で問いを立て、答えを引き出せる形を小さく作ります。答えには根拠と但し書きを添えます。
03
本番に広げ、運用に根づかせる
価値が確かめられたら本番へ広げます。新しい項目が来ても作り直さずに済むよう揺れを吸収する層を挟み、特定のベンダーに縛られない形にします。PoC で止めません。
04
事業の側で「作るべきか」から決める
言われた通りに作って終わりにせず、その投資が事業に効くかで判断します。設計を決めた本人がそのまま実装し、なぜその構成かを説明できます。
できること
構築
- 分析環境の設計・構築AWS / Google Cloud 上の分析環境を、事業の制約に合わせて設計・構築する
- データパイプライン取り込みから加工までを、IaC と CI/CD で壊れにくく組む
- DWH 選定・導入規模とコストに見合うデータウェアハウスを選び、導入する
運用・改修
- 運用と障害対応DWH・パイプラインを運用し、止まったときに直せる体制にする
- データマート開発SQL で必要な集計・指標を、現場が使える形に整える
- データの整備名寄せ・表記の統一・品質チェックで、乱れたデータを使える状態にする
立て直し
- 属人化の解消動かせなくなったパイプラインを引き継ぎ、運用に乗る形へ再構築する
まずはデータ素性診断から。
大きく作る前に、お手元のデータで何が言えるかを見ます。どんなデータでもお聞かせください。