データドリブンによる意思決定の重要性が高まっていますが、多くの企業や組織がデータを保有しながらも、その活用が十分に行われていないケースが見受けられます。この問題を理解するためには、まず「集計」と「分析」の違いを明確にし、分析の重要性を認識することが必要です。

集計はデータを要約するプロセスです。これには、合計、平均、最大値、最小値など、データセット内の特定の数値指標を計算することが含まれます。集計はデータの大まかな概要を提供しますが、それ自体では深い洞察や因果関係を明らかにはしません。

一方、分析はデータをより深く掘り下げ、洞察、パターン、トレンドを明らかにするプロセスです。これには統計分析、予測モデリング、因果関係の探求などが含まれ、集計よりも複雑な手法が必要になります。分析はデータから新しい知識を生み出し、より賢明な意思決定をサポートします。

データドリブンの意思決定プロセスは、データの収集から始まり、そのデータの集計、分析を経て、最終的な決定に至るまでの一連のステップで構成されています。

1. データ収集
2. データのクレンジングと準備
3. データの集計
4. データの分析
5. 洞察の抽出と報告
6. 意思決定
7. 継続的な改善

このプロセスは、データに基づいた意思決定を行う際の一般的なフレームワークですが、重要なのは、データが単なる数字ではなく、価値ある洞察を提供する手段であるということです。