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     ①ビジネスの成果につながる分析力とは?

BIZトピックス 話題のビジネスマナーや、時事問題を大前研一やMBAホルダーの視点で鋭く解説。あなたの成長へのプロセス作りを後押しする、ビジネストピックス集。

2016/05/18配信分

ITリテラシー マーケティング

シリーズ 「本当に使える分析力」
 ①ビジネスの成果につながる分析力とは?

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今回から新シリーズが始まるぞ! データ分析などはくまおもやったことがあるだろ? このシリーズではBBT大学院を修了した、その道のスペシャリストが分析力を解説してくれるぞ! これを読んでくまおも分析力を身につけてくれ!

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んー、分析力ですか? なかなか難しそうなイメージがありますね。 鮭がどこにいるのかを分析するのは得意ですが、データはちょっと。。

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■本当に使える分析力■■■ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 1.ビジネスの成果につながる分析力とは?
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¶ 分析力が必要とされる背景
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これから5回にわたって、分析力を高めることをテーマにお届けしていきます。
 
ちなみに私自身ですが、長年IT企業で企業向けのアナリティクスやデジタルマーケティング企画・導入に携わってきました。今回もその経験を元にしています。
 
初回は、そもそも何故今、分析力が必要なのか? そしてその考え方と全体像、について焦点を当てたいと思います。
 
まず、ビジネスパーソンの3種の神器として
 □ IT(問題解決力をベースとした)
 □ 財務
 □ 語学(英語)
はよく知られるようになりました。BBT大学院でもこれらを徹底的に鍛えるカリキュラムが盛りだくさんで、まさに日々脳の筋トレを行っている感覚です。
 
そしてもう一つ、ビジネスパーソンの注目を浴びているのが「分析力」です。読書の皆さんも、書店にいけばビジネスを対象とした分析に関する本を目にすることが多いのではないでしょうか?
 
この種の書籍を紐解くと、データ処理、特に統計知識を問うものが大半です。確かに「分析」という用語を辞書で調べると、
 
「複雑な事柄を要素や成分に分けて、その構成を明らかにする」
 
という表現が通例であり、そのためにデータ(事実)を科学的に扱うのは理にかなっているといえるでしょう。
 
ところが、そのような書籍を通じてデータ解析能力を高めたとしても、なかなかビジネスの成果につながらない、という声をよく伺います。近年、ビッグデータやIoT(モノのインターネット)を背景に、データ分析を専門とする役職(例:データサイエンティスト)も登場しています。皮肉なことに、そのような方々のほうがこの悩みが大きいようにすら感じます。
 
 
¶ 分析を取り巻く環境の変化
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20世紀は、いわゆる3C(Customer、 Company、 Competitor)はある程度固定的でした。
 
その中では、データを丹念に見つめることで今起こっていることを深く洞察し、そこから、例えばニッチ戦略をとる、といった論理的施策が有効に働いたのです。
 
ところが、デジタルテクノロジーとグローバリゼーションの進化が、ビジネス環境を一変してしまいました。有名な言葉を借りると、「唯一不変なものは、変化すること」になってしまったのです。
 
例えば、Googleの歴史を振り返ってみましょう。
 
2000年までは、検索エンジンの1プレイヤーに過ぎませんでした。
その後、Youtube、GmailなどWebサービスを強化し、モバイルシフトに適応するためスマートデバイス向けOSやデバイスを開発し、近年ではIoT時代を見据えて、ロボット、自律型自動車、AI、センサーへの事業強化を急いでいます。
 
GEも、元々製造業でしたが、ジャック・ウェルチCEOの時代に金融、メディアなど、サービス事業へと事業ポートフォリオが様変わりしました。ところが今では、IoTプラットフォームを基軸としたモノづくりへの回帰の動きを見せています。
 
上記含めたどのグローバル企業も、単なる事業展開をする市場だけでなく、事業推進に必要なあらゆる社内資源なども含め、グローバル視野で最適な場所で管理しています。
 
そしてなによりこれらの企業は、常に変化に適応しないと生き残れないことをよく理解しています。
 
このように変化の激しい環境では、単に過去データの解析だけしていても不毛になる可能性もあるのです。
 
 
¶ あらためて分析とは?
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データ解析を主眼に置くと、今のビジネス環境で成果を上げるのはどうも厳しそうです。
 
そこで、分析そのものを改めて定義するところから始めてみましょう。
 
要は、分析を
「目標を達成するための問題解決プロセス」
と従来より広く定義するのです。
 
上記の問題解決プロセスとは、下記の大項目から構成されます。
 
 1.目標の構造化
 2.課題の明確化
 3.データ解析
 4.解決案の実行
 
参考までに、3が「狭義(従来)の分析」であり、下記の中項目から構成されます。
 
 ・仮説立案
 ・データ活用
 ・仮説検証
 ・問題解決案の提示
 
そして、上記の大項目を常に循環・改善するように習慣づけることこそが、分析力の向上につながるのです。
 
今回は全体像にフォーカスしました。次回は、上記の「1.目標と2.課題」を深堀して、その要点に触れていきたいと思います。
 
 
【執筆:福岡 浩二/BBT大学院2014年9月 修了】
 
 



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データ解析は狭義の分析だったんですね! 今のビジネス環境下ではそれだけではなかんか活用できないんですね。 どうやったら活用できるようになるのか、早く知りたいです!

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大前研一
経営コンサルタントとしても各国で活躍しながら、日本の疲弊した政治システムの改革と真の生活者主権国家実現のために、新しい提案・コンセプトを提供し続けている。 経営や経済に関する多くの著書が世界各地で読まれている。

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