データ駆動型の意思決定において、データの集計だけではなく分析が重要です。分析とは、単にデータを集めて視覚化することを超えて、データから有意義な情報やインサイトを引き出し、それを基に意思決定を行うプロセスを指します。

集計はデータを整理し基本的な情報を提供するプロセスです。たとえば、データの合計、平均、最大・最小値の算出などがこれに該当します。一方で、分析は集計されたデータに基づき、より深い洞察や因果関係を探求する作業です。分析にはパターンの特定、関係性の解明、予測の作成などが含まれ、統計的手法や高度な理論を用いることが多いです。

分析には特定のスキルセットが必要なため、多くの場合、意思決定は集計の段階で行われてしまうことがあります。この現状はいくつかのリスクを伴います。集計のみに依存した意思決定は、表面的なデータの理解に基づくため、データの背後にある複雑な関係性や深い洞察を見逃す可能性が高くなります。その結果、誤った結論を導き出し、戦略的なミスやリソースの無駄遣いにつながる恐れがあります。

さらに、分析を十分に行わずに意思決定をすることは、ビジネスにおける潜在的な問題点や改善の機会を見逃すリスクをもたらします。これは、市場の動向や顧客のニーズを正確に把握できないことにも繋がり、最終的には競争上の不利益や顧客満足度の低下を招くことになりかねません。特に、規制が厳しい業界では、不十分なデータ分析によるコンプライアンス違反やリスク管理の失敗が大きな問題となり得ます。

このように、集計のみに依存した意思決定は多くのリスクを含むため、データ駆動型のアプローチでは、集計を超えた詳細な分析が不可欠です。