データ企業の業務分析（企業データ活用業務の「原理と手法」）

企業デジタル運用の「道教とテクニック」

データは生産から始まりますが、運用に役立ちます。データは私たちに何を伝え、企業に何をもたらすのでしょうか?

データを「知る」にはどうすればいいでしょうか?

「知る」ということは、データによって、ビジネスでどのような変化が起こっているのか、なぜこれらの変化が起こっているのか、これらの変化を変える必要があるのか​​を知ることができるという事実に反映されています。 「道」は、結果を明らかにする上でのデータの役割を反映しています。たとえば、リーダーは今年の業績と支払い額を知る必要があります。

データは企業のさまざまなアプリケーション システムに存在します。企業が発展するにつれて、各企業は ERP、CRM、OA、PLM などのシステムを徐々に導入するようになります。この開発プロセスでは、データが不完全、非集中、不一致、不正確になる可能性があります。これらの問題は、一方では既存の問題を反映しており、他方では、会社が急速に発展し、一部の構造が徐々に改善されていることも反映しています。これはプロセスであり、鍵となるのはこれらのデータをどのように使用するかです。

データ活用の鍵は目的、テクノロジー、人材にある

目的によってデータに求められる要件は異なり、データの柔軟性や課題の開示も異なります。たとえば、あるイベントのデータを追跡したい場合、その時点で必要なデータは非常に正確でなければなりません。たとえば、品質検査で異常が見つかった場合、その異常の背後にあるさまざまな元の生産記録を分析する必要があります。このプロセスでは、データ記録の精度が非常に高くなければなりません。そうでないと、導き出された結論が間違っている可能性があります。しかし、企業の上級管理職にとって必要な分析は、マクロおよびトレンドに基づいた結論です。現時点では、個々のエラーが全体の傾向の判断に影響を与えることはありません。多くの決定は部分的な状況下で行われます。データの一部を参照することで、全体の傾向を把握し、意思決定を行います。

2 つ目はテクノロジーです。これには、データのクリーニング、スクリーニング、マスター データ、および技術的手段を使用して不正確、不完全、矛盾、集中化されていないデータを解決することが含まれます。テクノロジーは、データがビジネス分析ロジックに従って「実行される」ことを保証するための重要な手段です。

3番目の側面は人です。人間による探索がなければ、データには「精神性」が欠けます。たとえば、ある異常点、この異常点が何を表すのか、そしてそれがどのように生成されるのか、これらすべてを調査するには、関連する業界のビジネス経験を持つ経験豊富な人材が必要です。

したがって、上記の観点から、データが価値を生み出すためには、目的、テクノロジー、才能と切り離せないものとなります。私たちは大量のデータとさまざまなシステムを持っています。これらのデータから、何が起こったのか、なぜ起こったのか、そしてその結果はどのようなものなのかを知ることができるでしょうか?必ずしもそうではありません。私は大量のデータを判断しているだけです。上司に大量のレポートを渡しても、上司は理解できないので絶対に読まないでしょう。

ナレッジマネジメント

データにより、管理上の異常を知ることができます。例えば、品質コスト管理では、ある製品の中間含有量の変化を一定期間にわたって統計的に分析したところ、変動が非常に大きいことがわかりました。

しかし、実際にはその変動幅は10％です。品質異常を排除することで、偏差をプラスマイナス3%以内に抑えます。つまり、主な変動は 6% に減少します。結果はどうなりましたか？このプロセスを通じて、この製品の原材料使用量を 12% 削減しました。私たちの業界では、原材料購入量が 1,000 万の場合、12% は 120 万の節約を意味します。これは、データ分析による継続的な改善によってもたらされる非常に明白な効果です。これはビジネスリーダーが必要とする結論でもあります。原因を知ることで改善を図り、それを会社の実際の利益に変えることができます。

道路管理

方法は、データの結論を最も直感的な方法で上司に提示することです。これまで、リーダーが会社の動向や会社が利益を上げているかどうかを知りたい場合、さまざまなビジネス システムにアクセスしてデータを確認する必要がありました。時間が経つにつれて、そのような仕事は退屈で無意味なものとなり、リーダーは必要な情報を最も効率的な方法で入手できなくなります。ただし、FineReport データ意思決定プラットフォームを構築し、さまざまなシステムのデータを統合し、さまざまな豊富なチャートを通じて分析して表示するなど、直感的な手段を使用して、データを最もシンプルな方法で提示することができます。リーダーに必要なデータを提供するために、電子メール、テキスト メッセージ、または WeChat 経由でリーダーにプッシュします。

したがって、一般的に言えば、データ化の目的は管理と運用を理解することです。経営指導のないデータは役に立ちません。