データ操作とデータ分析のどちらが優れているのでしょうか? （データ操作 VS データベース操作：単語一つ違い、意味は大きく異なります）

データ操作 VS データ駆動型操作: 単語 1 つの違い、意味の大きな違い

データ操作とデータベース操作は、私たちがよく知っている 2 つの用語です。これら 2 つの単語の違いは 1 文字だけですが、意味合いは大きく異なります。時々、普通に思えることであっても、その背後にある本質や論理について深く考えることが必要になります。私自身の経験と理解に基づいて、両者の違いを詳細に分析します。

1. データ操作とは何ですか?

データ操作には 2 つの定義があります。 1 つは、データの収集、処理、モデリング、分析に従事する役職または人物を指します。もう 1 つは、データの価値を最大化し、企業の経営管理の最適化や意思決定の効率化を支援するために、データを使用して問題を分析および解決することを指します。つまり、最初の定義は、名詞である地位または人を指します。 2 番目の定義は、特定のことを行うことを意味する動詞です。

この記事では、データ操作の 2 番目の定義に焦点を当てます。データを活用して問題を分析し、解決する「アクション」事項はすべて、データ操作の範囲に含めることができます。たとえば、データベースとテーブルの構築、データ モデルの設計、データ ディクショナリの設計、インジケーターの定義、データの抽出、データのクリーニング、データ レポートの提示、視覚的な分析、データ モデリング、データ分析レポートの作成など、これらはすべてデータ操作で実行する必要があるものです。データ操作自体はデータチェーンの閉ループに重点を置いていることがわかります。

2. データ駆動型運用とは？

データドリブンオペレーションとは、データの観点からビジネスの運用効率を最適化し、向上させることを指します。 「データ駆動型」は「操作」を修飾し、「操作」という言葉に焦点が当てられています。 「データ駆動型」は方法と手段であり、「運用」はデータの方法を使用して運用目標を達成するという核心と目的です。また、データを活用して業務運営上の意思決定を導き、業務運営の効率性を向上させ、ビジネスの成長目標を達成することも意味します。データ駆動型の運用自体は、ビジネス運用のクローズドループ管理に重点を置いていることがわかります。

例: 製品とビジネスのクローズドループ

3. 両者の類似点と相違点の分析

以下は、定義、本質、視点、内容、行動の対象の観点から両者の類似点と相違点を詳細に分析したものであり、表 1 に示されています。

表1: データ操作とデータベース操作の類似点と相違点

上記の表から、データ操作の核心は、データの問題から始まり、最終的にデータの問題の解決とデータの価値の評価に戻り、データの閉ループを完成させることであることがわかります。データ自体が全体の手がかりであり、データ操作はデータテクノロジーに重点を置いています。一方、データベース運用の核心は、データを活用して業務運営上の問題を分析・分解し、業務運営の閉ループを完成させることです。出発点はビジネス上の問題の定量化であり、終点はビジネス上の問題が解決された後の定量的なフィードバックです。ビジネスは運用の主たる手がかり（明るい手がかり）であり、データは補助的な手がかり（隠れた手がかり）です。データに基づく運用は、業務運営スキルを重視します。共通点は、どちらもデータを使用してビジネスを分析および説明していることです。

上記はあくまでも私の個人的な意見ですので、ぜひ一緒に議論していただければ幸いです。