データの分析
組織などが何らかの判断をする場合、これまでのデータを基にすることがあると思います。
そうしたデータは、実際に起こっているところから収集されて、データベースに蓄積されます。
そうして蓄積されたデータを分析して、色々な判断に使うわけですが、判断を行う際、なぜだか分かりませんが、あまりデータの信ぴょう性に疑いを持つ人が少ないように思っています。
もし、判断を行うために使用したデータが、あまり実際の出来事を反映していなければ、とんでもない間違いをしてしまうこともあります。
こうしたデータを分析する前に、どういったことに気を付ければよいでしょうか。
なるべく自動化する
判断の基となるデータベースを作成する際は、そのデータが入力される部分をなるべく自動化するようにします。
ここで言う自動化とは、何かのデータが発生したら、それが自動的にデータベースへ反映されるようにするということです。
どうしても自動化できず、人の操作が介在する場合は、手順を標準化して、徹底的にトレーニングするようにします。
しかし、人はどうしても怠けてしまうので、省略や簡単な方法を選んでしまい、いくらトレーニングしたとしても、恐らく全てのデータを入力することはないでしょう。
その場合は、必要なデータを入力しないと次へ進めないようにするとともに、省略するような動きがあれば、それを阻止する対策を常に行う必要があります。
データがしっかり入っていないデータベースは、何の役にも立ちません。
データをしっかりと分析する前に、必要なデータをもれなく入れることができる仕組みを作る方がよほど大事なのです。
間違った結果
間違ったデータを基に行った判断は、間違った方向に行く危険をはらんでいます。
組織の上層部や、現場を知らない管理者層は、データの分析結果だけにしか興味がないため、データの信ぴょう性や、そのソースについて、多くの場合あまり興味を持ちません。
従って、現場はデータを美しく整形することに時間を使いがちですが、むしろデータを収集するところに気を使わないと、後で上層部もろとも大失敗する可能性があります。
これからも、データを基に判断する場合は、そのデータが入力される仕組みに最も注意を払っていきたいと思います。
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