データ分析プロセスを食事に例えてみる

データ分析がプロセスであることが解りづらかったら、食事に例えてみよう

データ分析プロセスの概要についてはこちら。

ところで、データ分析プロセスの概要だけ見ても一般化されすぎているので、「データ活用は分析だけでは終わらない、実行に移さないと意味が無い」というとどうもいまいちピンと来ない人が多い。これは分析を依頼する意思決定側はもちろん、分析する側も同じ状況だ。

「食事は作るだけでは終わらない、食べないと意味が無い」なんてことを言われたら当たり前だと思うだろうが、データ分析に置き換えてとするとどういうわけか機能しなくなる。そこで、データ分析プロセスを食事に例えてみることで、解りやすくしてみる。

データ分析と食事のプロセスを比較する

データ分析の場合 料理の場合
目的の決定 何が食べたいかを決める
要求 注文する
収集 食材の調達
前処理と分析 下ごしらえと調理
洞察 味付
伝達 配膳
消費 食べる
フィードバック 食後の感想

データ分析と食事を比較すると、データ分析プロセスであること、消費(=意思決定に活用され、その施策が実行されること)されなければ何の意味もないこと、調理のためには食材を集め、下ごしらえをするのと同様、分析もデータの収集や前処理についても考えておかなければならないこと、そして最も重要なことは、客が何を食べたいかというリクエスト無しに料理人が良い料理を提供するのがとても難しいのと同様、意思決定サイドの要求無しでは情報分析サイドは良い分析を提供できないことなどがよくわかる。

データ分析で起きる諸問題も食事に例えてみる

データ分析のプロセスの中で起きる問題も食事の場合と似ている。ここではよくある、そして重要な話についていくつか例を挙げる。

分析の場合:目的が決まっていないがとにかく儲かる方法を考えろという指示

食事の場合:食べたい料理が決まっていないがとにかくうまいものを作れという注文

対処法:好き嫌い、腹のすき具合、アレルギーなど何も聞かずに安易に受けるのはリスクが高いのと同様に危険。とにかく情報を聞き出し手がかりをできるだけ得る。とてもではないが対応できない場合は断る決断も必要

分析の場合:データが手に入らない

食事の場合:食材が手に入らない

手持ちのデータで行うべきか、代わりになるデータを探すか、データが取得可能な場合はそれまで待つかを時間・コストなど様々な要因から考える。今あるデータで何かできるかを考えるのは自ら選択肢を狭めるだけで良いことは何もない。ただし、検討の結果今あるデータで考えなければならないということはよくある。

分析の場合:分析結果が無視される

食事の場合:料理を食べてもらえない

対処法:情報量が多すぎる、情報量が少なすぎる、質が低い、当たり前のことしか言っていない、実行が不可能あるいはコストがかかりすぎ、意思決定者の希望に沿っていないなど理由は様々なのでまず自分で解決できる問題かそうでないかを特定する必要がある。

結局のところは提供する側と消費する側の協力関係が重要

これも当たり前の話だが、分析を受け取る側と分析する側が互いを尊重しあって進めなければうまくいくわけがない。経営者がデータアナリストを雇って適当に丸投げしたり、データアナリストが専門知識を知らない人を馬鹿にするようなことは何も良いことはない。金さえ出せば何をしても良いと考えているような傲慢な客と、どうせ味なんて解らないなどと客を馬鹿にしている料理人の姿を思い浮かべて、自戒としたい。