データ分析入門 |

データ分析の流れ

データ分析は分析結果を業務改善につなげることで、より有効に活用することができます。
逆の言い方をすれば、業務改善に役立たないデータ分析は活用されないのではないでしょうか。
大きな流れとしては、　『１．現状の分析』　と　『２．改善の実行』　になります。

データ分析のポイント

特に重要なのは、◎印の項目です。
分析手法がそれほど重要でないことを以外に思うかもしれませんが、実際にデータ分析の方法はいくつもありますので
いくつかの方法を試してみて納得性の高い方法を採用することもあります。

分析結果の活用　（例示） (さらに…)

分析を行う場合のデータと分析の手順を示すと次のようになります。

データ分析に利用するデータは票のようになります。

データ分析というと財務の指標財務指標（売上高、売上高比率、販売比率）を思い浮かべますが、事業の全体を扱うには財務以外の指標も重要となります。

財務指標（売上高、売上高比率、販売比率）は過去の結果でしかありません。
財務の結果は、それを生み出した事業活動の反映ですから、現在の事業活動を測定することができる指標を分析してみることが必要です。この考え方はBSC（バランススコアカード）に沿っています。

これらの分析ができるようなデータが社内にはたくさんあるはずです。
御社にはどんなデータがありますか。
ちょっと考えてみてください。

分析の手順は、「森を見て、木を見て、枝を見て・・・」のように、全体から細部へと視点を落としてゆきましょう。

また、全体から細部へと視点を移すとともに、視点の切り口を変えて見てみましょう。視点の切り口とは、時系列に売上推移を見る、または同一年月で過去３期の比較をしてみる、売上高だけでなく売上高営業利益率を見る、ということです。１つの切り口からだとデータの傾向を見落とす場合があります。

前述の財務以外の指標に関するものでは、例えば「顧客」を例にとると「優良顧客数」や「離反顧客数」の推移、「新規顧客の獲得数」や「顧客ランクの層別占有率」などがあります。

さらには営業活動のアクティビティ（行動計画）に対応したモニタリング指標などが分析できればとても良いのですが、これは入門編では扱えないのでちょっと置いておきましょう。
いずれにしても財務指標以外の事業プロセスを評価できる指標があるとよいでしょう。

まずは、財務の指標からの分析から始めましょう。

≪ 製造業の場合≫
一例ですが例えば次のような分析も行います
稼働率・・・機械設備、従業員とうの稼働要素別、期間別比較・分析、販売数量対製造数量の動向分析
在庫適正度・・・安全在庫の適正度、別末在庫数量推移と売上高比較
品質関連・・・障害別発生状況、障害・原因対応分析、対応別障害発生状況履歴

取引の発生した段階で、「単品単位での情報を収集」し、目的に応じた「処理や加工を行って」、「取引情報を仕事に役立て」ようとする「ITの仕組み」をPOSと呼んでいます。

よく目にするお店のレジ（販売時点）を思い浮かべますが、仕入、配送などの時点でのシステムもPOSです。

POS導入のメリットは、導入した機器そのものがもたらしてくれるメリット（ハードメリット）とデータを活用することによってもたらされるメリット（ソフトメリット）に分けられます。

もう一つのメリットの分類は、企業内での運用レベルから見たものです。現場→部門管理→経営管理の３つに分けることができますが、上に行くほどデータの扱いや分析・活用方法が難しくなります。

POSで収集したデータをそのままにして、加工も分析もしないまま・・・という状況を見かけることがありますが、これだと一番下のハードメリットしか利用していないので、POSを導入した効果は十分とはいえません。