高速なデータ駆動型組織への道
のGiorgio Tomassettiによる写真競争の激しい世界では、意思決定を行うためのデータに対する需要が高まっています。 確立された企業内では、これは、財務報告書、会計報告書、市場報告書および他の多くのような報告書の可用性によって証明される。
ただし、データ分析のコンテキストでは、”レポート”と”分析”の間に大きな違いがあります。
違いを知ることは、組織が持つことを可能にします:
- より正確な情報
- より速くターンアラウンドタイム
- より多くのインパクトのあるビジネス上の意思決定
“”報告”とは、意思決定を通知するためのデータを意味します。 典型的なレポート要求は、通常、毎月、毎週、毎日、またはリアルタイムであってもよい情報への反復可能なアクセスを意味します。
上記の定義は、2つの主要な欠陥のある仮定に依存しています:
- データが利用可能:多くの場合、企業内または企業外で断片化されることが多い異種のソースシステムからデータをソースする必要があります
- データはク
“分析”とは、生データ分析を意味します。 典型的な分析要求は、通常、一度オフのデータ調査を意味します。
どちらが先に来るのですか？ レポートまたは分析
レポート要求が流れると、分析を実行する必要があることがよくあります。 分析要求が流れると、レポートが不要になる場合があります。
以下は、レポートの作成に必要な手順の一部です:
- ビジネス要件を理解する
- データを接続して収集する
- 技術データを翻訳する
- 異なる次元別のデータ背景を理解する
- 100カテゴリとその5サブカテゴリ（500+組み合)
- データを再作業する
- ビジネスの利害関係者が混乱する
- スコープが変更される
- 手順を繰り返す
- 詳細再作業
- excelでの初期ビジュアライゼーション
- 利害関係者へのアドレッシング理解
- レポートダッシュボードビルド
- 機能とパラメータの設定
- より多くの再作業
- ユーザーエクスペリエンスのテスト
- 会社のスタイルガイドに準拠
- レポートの自動化と展開のテスト
- テクノロジーまたはプロダクションチームとの連携
- 定期的な更新と失敗のためのプロセス
- ドキュメントレポートプロセス
上記は最初の表面にのみ触れます…
ビジネスがデータポイントを少なくし
以下は、データ分析の調査に関連する手順の一部です:
- データ仮説の作成
- データの収集と操作
- ビジネスに結果を提示
- 再反復
ビジネスは非常に少数のステップの後に結果を取得します。
高速なデータ駆動型組織への道
“レポート”と”分析”の違いを理解することが重要です。 現在の競争の激しい状況では、洞察へのスピードは非常に重要です。
上記の説明と手順に基づいて、多くの場合、”分析”から始めるのが最善の出発点です。 洞察を広く定期的に循環させる必要がある場合は、レポートを作成することができます。 これにより、通常の自動化プロセスに関連する技術の運用負荷も軽減されます。
“あなたが年間行う実験の数を倍増させるならば、あなたはあなたの独創性を倍増させるつもりです。 Jeff Bezos
Jeff（Amazon Companyの創設者）が述べたように、より多くの「実験」とデータ探索が必要です。 これ以上の報告は必要ない
あなたがビジネスアナリストであれば、”レポート”からデータ分析への要求を絞り込みます。
あなたがデータアナリストであれば、厄介なデータに関するビジネスとの分析パートナーシップを提案してください。
私たちは、データの真のビジネス価値を、迅速かつ持続可能な方法で解き放つことができました。