ビジネス データ監視 (データ監視システムとは何か? どのように構築するのか?)

データ監視システムとは何ですか?どうやって構築するのですか?

出典: 地に足のついた教師チェン

データを扱う学生は、「販売/業務/製品データ監視システムを確立する」というフレーズをよく耳にします。分解するとすべての単語を認識できますが、組み立てると混乱し、よく疑問に思います。

• データ監視システムとは何ですか?

• これとデータインジケーターシステムの違いは何ですか?

• 私が作成したこれらのレポートはシステムと見なされますか?

• なぜ私は誰かが「監視」されていると感じないのでしょうか? ? ? ！

今日は、皆さんの質問に体系的にお答えします。学生たちが困惑する理由は、ほとんどの企業がデータにあまり注意を払っておらず、学生が一生懸命作成したレポートを読む人がほとんどいないからです。第二に、多くの学生は大きな問題がすでに発生してからしか対応せず、事前の判断能力が欠如しています。その結果、データに基づいた意見を述べても、企業は「そんなことはずっと前からわかっていた」と答えることになる（下図参照）

モニタリングは、その名前が示すように、監督と制御を意味します。理論的には、監視と制御にはデータは必要ありません。たとえば、従来のワークショップディレクター、生産チームリーダー、監督官はすべて、現場での最前線の監督と管理に従事しています。しかし、数千マイル離れた本社では、現場を監督するために透視能力や超聴力を持つ人を派遣することができません。したがって、データ監視、つまりデータ指標による監視と制御が必要になります。ビジネスが複雑になると、単一のデータでは監視ニーズを満たせなくなるため、データ監視システムが生まれます。

しかし、それはデータインジケーターシステムと同じではありません。単純なデータインジケーターシステムは、監視および制御の役割を果たすことはできません。データを扱う学生なら、毎日送信されるレポートを 10 人中 1 人だけが読めばよいことを最もよく知っています。最前線のスタッフはデータにさえ関心がないのに、どうやって監視や管理について語れるというのでしょうか?したがって、単純なデータインジケーターシステムは単なるツールにすぎません。ツールと管理プロセスをどのように組み合わせるかが、データ監視システムの最も難しい部分です。

データ監視システムの名前が示すように、監視 + 制御であり、データ監視システムの構築には 2 つの主要なタスクが含まれます。

1. ビジネス状況を監視するためのデータ指標システムを確立します。

2. 管理プロセスにデータを適用して制御を実現します。

以前、データインジケーターシステムを確立する方法を共有しました。 「完全なデータ分析システムはどのようなものであるべきか」を参照してください。 」ということで、今日はそれをコントロールする方法に焦点を当てます。

データサイエンス分野で働く学生の多くは技術的なバックグラウンドを持っています。 「コントロール」という言葉を聞くと、彼らの頭に最も直感的に浮かぶのは、起きろと叱りつけ、結婚して子供を産むように促す乳母です。そこで私はため息をつきました。「販売・運営・製品・リスク管理」をやったことがないので、どうやって管理すればいいのでしょうか…実は、企業における管理はそれほど些細で複雑である必要はありません。車を制御（運転）するためにその作り方を知る必要がないのと同じように、鍵となるのは次の 4 つの問題を解決することです。

まず、誰をコントロールしたいのかを明確にしましょう

行動の方向性は明確でなければなりません。多くの学生は、「GMV は下がっているので、増やす必要がある」と言うでしょう。これは何も言わないのと同じです。 GMV はすべての部門に関係しており、会社全体の関心事であるようです。しかし、全員が責任を負うということは、誰も責任を負わないということになります。あまりにもマクロで不明確な目標は、当然ながら制御的な役割を果たすことができません。

より具体的に記述することもできます。たとえば、次のようになります。

• GMVが減少 → ハイエンドユーザーの支出が減少 → ユーザー運営側が解決策を考える必要がある

• GMVが下落 → 特定の商品カテゴリーが大幅に下落 → 製品オペレーションで解決策を考える必要がある

• GMVが下がった → 外部トラフィックが少なすぎる → チャネル配置を増やす方法を考える

つまり、特定の部門やグループに KPI/OKR 指標を直接関連付けて、全体的な目標を指定するのが最適です。こうすることで方向性が明確になり、効果的になります。この目標を達成するために、データ指標システムを構築する際、分類次元を恣意的に行うことはできません。代わりに、責任の実装を容易にするために、部門の分業に関連する分類ディメンション (ブランチ、製品、ユーザー レベルなど) を強調する必要があります。

▌第二に、いつ制御するか

GMV が最低点まで下がるまで待ってから「上げなければならない」と叫んでも、もう手遅れです。実際、ビジネストレンドに影響を与える多くの要因は事前に予測できます。たとえば、

• プラス要因: 大きな売上、新製品の発売、伝統的なピークシーズン

• マイナス要因: システムバグ、在庫切れ、伝統的なオフシーズン

• 不確定要素：制度改正、季節変更

したがって、制御は時間、状態、方向の判断に基づいて行われます。標準的なフレーズは次の 4 つです。

• 過去 + ネガティブ → XXの問題に焦点を当てる

• 過去 + ポジティブ → XX 体験を発見

• 未来＋ネガティブ→XXリスクに注意

• 未来 + ポジティブ → XX の機会を促す

したがって、データ監視システムを構築する際には、過去の経験を要約し、将来の社内計画を理解し、さらには競合情報も収集する必要があります。こうすることで、全員が見た後に「高く行け」と叫ぶのではなく、事前に状況判断の準備をし、イベント前に「注意」「リマインダー」と叫ぶことができます。

▌第三に、どの程度の制御を適用すべきか

今なら「高く行こう！」と叫べます。はい、その通りです。陳先生がずっとからかってきた「高い水準を目指す」というのは何も悪いことではない。これは標準的な提案方法です。制御に関するアドバイスを行うときは、まず方向について話し、次に強度、最後に詳細について話します。問題の深刻度はさまざまであり、それに応じた強度も異なります。

標準的なフレーズは次のとおりです。

• 注意してください（変化が起こります）

• 行動を起こす（高く行く、低く行く）

• 今すぐ行動を起こしましょう（!!!）

問題の評価が適切に行われていれば、即時の対応後にさらに説明が続きます。たとえば、「3 日以内にトラフィック品質を改善できない場合、今月の KPI は達成されません。」この種の推測は予測に関係しているため、多くの学生は予測が正しいかどうかについて混乱しています。実のところ、それは全く必要ありません。

経営においては、正確な予測よりも行動が重要です。問題が予見され、事業部門が効果的な対策を講じれば、問題は早期に解決され、正確な予測は不要になります。事業部門が何も行動を起こさず、「何も問題が起きないだろう」「自然に回復したらどうだろう」と考え続けると、結局はチャンスを逃し、確実に失敗します。他に何を予測すればよいのでしょうか?

したがって、推論を行うには、最も単純なロジックを使用することが多いです。例えば、月間売上高が3000万であれば、毎日100万必要になります。 1,000 万のトラフィックは 20 万件の購入に変換されるため、同様に 5 万件の購入には 250 万件のトラフィックが必要になります。管理の目的は、責任を回避するための言い訳を見つけることではなく、ビジネス部門に行動を起こさせることです。これを覚えておいてください。

▌4番目に、制御後の効果は何ですか

コントロールにおいて最も重要なのは効果です。効果は階層化されています:

• プライマリ：コントロールはビジネスによって受け取られます

• 中級：コントロールアクションによるビジネス

• 上級：アクションは指標に大きな影響を与える

データ監視システムを構築する場合、最も重要なのは結果のレビューです。さらに、まずどのレベルで効果が発生するかを確認し、次に効果の具体的な大きさを確認する必要があります。多くの場合、指標はまだ変化していないのに、ビジネス側は単に提案に耳を傾けず、最終的に問題が発生したときに慌てて「なぜ」と尋ねるようになりました。

このステップは簡単そうに見えますが、実際に実行するのは非常に困難です。まず、多くのビジネス部門は傲慢な態度をとり、コミュニケーションをとるのが面倒です。第二に、データを扱う学生の多くは神経質で、コミュニケーションを取る勇気がありません。彼らは、自分たちだけが知っているさまざまなアルゴリズム モデルに焦点を当てているだけです。これにより、監視システムの円滑な運用が困難になります。

最後に、データ監視システムは問題を解決するためではなく、問題を発見するために使用されることを強調する必要があります。監視、監督、管理は、指導や議論のために行われるものではありません。奴隷の監督者が現場で教科書を持って仕事を監督しているのを見たことがありますか。彼はいつも鞭を振るって「ガキッ！」という音を立てていました。音。学生の中には、モニタリングを非常に複雑にし、問題の分析を直接読み取ろうと多くの指標を詰め込む人もいます。これにより、監視操作の効率が大幅に低下します。方向性が明確でないと、データを見れば見るほど、頭が混乱してしまいます。

よくある質問:

1. データ指標システムには判断基準が欠けている。彼らは「上がった」とか「下がった」と叫ぶことしか知らないが、「良い」とか「悪い」と報告する方法を知らない。

2. データ インジケーターは、まさにインジケーターです。管理プロセスから切り離されており、責任が明確でなく、対応するフォローアップ担当者もいない

3. データ以外のビジネス組織の欠如。自分が何をしたのか、何をしているのか、これから何をするのか分からない

4. 問題を確認するためのフォローアップフィードバックが不足しています。他の人が耳を傾けたかどうか、他の人がそれを実行したかどうか、他の人が成功したかどうかはわかりませんが、彼らはただぼんやりと数字を見つめているだけです。

5. 大きくて豊富であることに貪欲なあまり、たくさんのインジケーターが詰め込まれ、カラフルで高級感のある見た目になっています。その結果、走ることで疲れを感じ、数字を見ると目が回りました。

本質的に、データ監視システムは温度計です。体温は重要ですが、体温によって反映される発熱症状の方が重要です。症状を理解したければ、当然医学についてもっと学ばなければなりませんし、熱や咳をしている人を見つけたらすぐに病院に送らなければなりませんし、熱のある患者が誰と接触したか、どこにいたかを調べなければなりませんし、体温計をただ見つめるのではなく、さらに検査をしなければなりません。これらは、データ監視が実際に機能する場所です。最近はみんな体温計で測られるようになりました。じっくりと味わっていただけます。