うまい棒で考える、意思決定におけるデータの役割

あいさつ

こんにちは。スマートキャンプのデータアナリストのkumanomiです。

現在はBOXIL SaaSのデータ分析業務や社内のデータ民主化のため、小さいながらも日々改善を繰り返しています。

前職ではアプリエンジニアを経験した後にデータ周りを担当していました。
その際の職種はエンジニアでしたが、スマートキャンプではデータアナリストでの採用となりました。

スマートキャンプ内のデータアナリスト1人目です。
そのため業務内容は他社の同職の人がされている範囲とは違うかもしれません。

そんな僕がデータの役割について思うことを共有します。

データ主導でビジネスの意思決定を行なうことをデータドリブンと言っていたりします。

例えば、うまい棒サラミ味が1本100円で売ってたら「高い」と思いますか？と質問されれば「高い」と答える人は大勢いるんじゃないかと思います。
なぜならうまい棒は1本10円や12円というデータとして、体に刻み込まれているからです。

データドリブンな意思決定を、私たちは日常から無意識のうちにしています。
日常の中ではできているのにも関わらず、ビジネスとなるとできなくなってしまうことがあるのではないでしょうか？

決定権をもった誰かの鶴の一声で施策や方針が決まってしまった経験はないでしょうか？
僕はあります。
言い方が良くないかもしれませんが、巻き込まれた側の認識だと間違いなくデータドリブンとは言えないんじゃないかなぁと思います。

そんな鶴の一声ですが、鶴の中に貯められたデータを用いて発せられたものである場合が多い印象です。人はこれを「勘」や「経験則」と呼んでいます。
データがDBにあるか鶴にあるかの違いなんです。

鶴の一声も一種のデータドリブンなのではないでしょうか？
意思決定に至るまでのデータが目に見えていないだけなのかもしれません。

お偉い鶴も何かしらの意思決定をする際に、脳内でKGI*1なりKPI*2は考えているはずです。
何にも考えていなければ真の商売の天才か愚かな人です。

さまざまな異なる職種間で共通の認識を図ることができる1つの言語。それがデータなんじゃないでしょうか？
データから抱く印象は担当部署、職種間で若干の違いはあるかもしれませんが、データによってほぼ同じにように認識できるはずです。

こんな感じのデータがあったとしましょう。
データがあることで「ほぼ同じにように認識できる」と上のほうで書きました。

ほぼというのは同じデータを見ても認識のずれが起きてしまう場合があるからです。
主に認識の誤差を生み出してしまう要因をいくつか抜粋しました。

各データ利用者の知識の差
新人、ベテランによってデータに対するイメージが違う場合があります。
最近の味を答えてくださいという問いがあったときに、新人はのり塩味、ベテラン勢はカレー味と答えたりするかもしれません。
説明情報が不足している
表のcodeのカラムはJANコードを示しているのですが、見る人によっては何を示しているのかわからない場合があります。
データが何を示しているものなのかを明記し定義することが大事です。
表記の揺れ
人によってはチキンカレー味のことをカレー味と言う人もいるでしょう。
略語であったり職場内の言語に置き換えられたりする場合に認識がずれてしまうことがあります。注意が必要です。