データ分析という言葉には、専門的でとっつきにくい響きがあります。しかしビジネスの現場においては、高度な知識はそこまで頻繁には必要とされません。

比較

むしろ単純な数値の比較が大多数です。例えば今年の売り上げの数値は、前年と比較してどうなのか？その中で伸びた品目は何なのか？といった程度の比較です。比較は誰でもできる役割です。さて、ここでは仮に品目Aが伸びていたと仮定しましょう。

洞察

次に、洞察を導きます。洞察を得るには、データ上の事実と、ビジネス上の経験とを突き合わせます。例えば品目Aが伸びた理由は客先Aが成長しているからだ、といったものです。客先Aが伸びているかどうかは、データを調べれば分かります。ですから洞察は、データの行間を埋める作業になります。　行間を埋めるのはビジネスドメイン側の知識です。

仮説

洞察は仮説につながります。仮説とは、こうすればビジネスの結果がより良くなるのではないか？という想像です。例えば客先Aが成長しているのは、その業界Aが伸びているからだ、といった仮説です。仮説を立てるために必要なのはビジネスドメイン側の知識です。仮説の場合はデータがあるとは限りません。

検証

そこで検証になります。例えば、客先Aと同じ業界Aにいる、客先Bに訪問して、実際に品目Aの引き合いが存在したのならば、仮説が正しかったことになります。検証をするのはビジネスドメイン側の役割です。

行動

最後に仮説の検証結果をもとに行動をします。例えば業界Aの別の客先C～Zに訪問を行います。業界全体が伸びているのであれば、より効率的に受注獲得ができると思われます。逆に仮説検証なしならば、伸びている業界Aへ行かず、伸びていない業界Bへ営業訪問を行い、機会を失っていたかもしれません。行動をするのはビジネスドメイン側の役割です。

このシナリオの中に小難しいデータ分析の話はどこにもなく、したことといえば、単純な売り上げの比較だけだったと思います。

もちろんこれは一つの事例でしかありません。皆さんのビジネスドメインやその課題感、所有しているデータの内容に応じて、BIを使ったビジネスデータ分析で完結する場合があれば、RやPythonといった専門のプログラミング言語を使った、より専門的なデータ解析が必要な場合もあると思います。状況に応じてシナリオを検討してみて下さい。

一方、このシナリオはエクセルでも十分できるというご意見もあると思います。たしかに出来ないことはないと思います。

しかしながら、洞察を得るにはどれだけの期間のデータが必要でしょうか？また製品の分類はどれだけ細かくなければならないでしょうか？場合によっては非常に大きなデータが必要になります。

その点Tableauは、長く蓄積されて大きくなったデータでも、高速に分析・視覚化できます。また、データの切り口を増やしたり、新たなデータを結合したりが簡単にできます。さらに、直感的な操作感により、多くの人が扱えるようにしています。そのため組織内への展開・浸透がしやすいです。にも関わらず属人的になりにくいです。これらのメリットはExcelにはないものです。これらを活かせば、Tableauにより仮説検証プロセスをより早く・多く回せて、よりよい判断により早くたどり着くことでしょう。Tableauを利用するメリットはこれらの他にもたくさんあります。ぜひ実際に使ってみて体験して下さい。