現在はまさに不確定な時代である。
（物理を専攻していた私とってとても耳なじみのある心地のよい響ききでもある。）
経営者はもちろんのこと、事業部や部、課の単位でも多角的な事業パフォーマンスの
分析による戦略の立案、戦術の遂行、そして定期的なレビューによるアクション・プラン
の微調整が必要になります。
このような時代企業のトップが行う判断は非常に重要であり、その判断には企業全体の
パフォーマンスを事業セグメント毎や事業がターゲットとしている顧客セグメントなど
複数の軸で分析した情報を元に判断を行っていくでしょう。
最近は、業務上どうようの分析を行いながら様々企画の立案などのチームで行っています。
そこで感じた事は、「分析には生データがある事が重要。それも過去データを含めて」という事でした。
例えば、「過去5年間の製品別の売り上げの推移」であったり、「特定の対象顧客の
セグメントにおける経年での購買特性の変化」などを観点にして分析を行うことがあるとします。
製品というカテゴリに着目しても、新製品をリリースしていく、カテゴリが変更になるなどの
イベントが毎年発生します。
過去データとの比較する時に、昨年の製品カテゴリをベースに集計されたデータと
今年の製品カテゴリで集計されたデータを用いて比較や分析では、事実を正しく
読み取れない可能性があります。
分析に必要な軸をそろえて過去データまでさかのぼって反映させる事で、
軸のそろったデータ分析を行う事ができるようになります。
マネジメント層は、自分のスタッフの行った分析に対して信頼を置いているでしょう。
しかし、そのデータが特定のセグメントのデータを元として作った分析であったとすると、
見逃している事もあるのではないかと思います。
「ちゃんと分析したのか？」ではなくて、「ちゃんとしたデータを利用して分析をしているのか？」が重要になると思います。
その為には必然的に膨大の量のデータを扱いつつも、リアルタイムで分析の軸を
変えていけるようにする事が非常に重要になるのだと思います。
不確定な時代であるからこそ、地に足のデータを元にしたシャープな分析が必要なのです。
