本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1）
”楽をしたい”と考えないとデータ分析の効率化は行えない
時としてデータ分析結果は非常に多くて作業によって作成されることがあります。ある程度の長い期間、データ分析作業をやっていると「前回もコレやったな」「またコノ作業でミスった」などと考えてしまう場面が幾つも遭遇すると思います。これらをそのまま放置していても、いつまで経っても負のループからは抜けられません。「楽したい」と思った時こそ効率化のチャンスです。
単純作業は少なくしよう
データ分析作業では、複数のデータを組み合わせて、様々な手法で分析結果を作成します。これらの作業の中には、非常に単純な作業を淡々と繰り返すような物もあります。例えば、決まりきったデータ形式のETL処理、データクレンジング処理、集計処理などです。この様な単純な作業は、「自動化」によって、人の手から放すことが重要です。
自動化の手段として、JP1(有償)やTalend Open Studio(無償)などのバッチの作成・実行ツールでシステム化することが理想的でしょうが、Excelの関数やWindowsバッチ、Linuxシェルなどで簡易的な物でも十分効果はあります。
重要なのはデータ分析作業を人の手からシステム(パソコン)にやらせることなのです。アナログな人の手からデジタルなシステムにやらせることで、手作業による単純なミスはなくなり、その分の分析結果のチェック作業もなくなります。また、システム処理中は作業者の手が空くため、別の作業を同時で行えます。
この様に自動化をすることで、データ分析作業の品質向上と効率化が行え、結果としてコスト削減が行えます。
ノウハウをプロセス化して作業者を増やそう
上記ではシステムによる自動化について書かせていただきましたが、人の思考や作業についても効率的に行う必要があります。
分析作業は、複数人でチームを組んで行う事があります。彼らの作業スキルはまちまちであり、分析軸を創るのが得意な人、BIツールでの表現に長けている人など様々です。これらの作業は、人の思考によるもののためシステム化は難しいです。このような場合は「何を考え、どのように行動し、何を結果とするか」をノウハウとして手順書などのドキュメントに纏め、プロセス化することが重要です。
ノウハウ化すれば分析経験の浅い分析者でも作業ができるようになり、高度な分析者から単純作業を切り離せます。また、経験の浅い分析者は、手順書の作業を行うことで、新たな分析方法を習得できます。更にプロセス化すればプロジェクトの進捗確認が容易にもなります。
人に依存するやり方は非効率
開発や製造現場では、「神様」と呼ばれるようなプロフェッショナルが居たりします。彼らのようなプロフェッショナルが居たからこそ、新しい物が創造され、高い品質の物を出すことができました。しかし、逆に考えれば「彼らが居なければ何もできない」事になります。このような体制は、会社、プロジェクトのアキレス腱となり、プロジェクトとして非常に非効率です。
そのため、システムによる自動化やノウハウのドキュメント化・プロセス化によって、できるだけ技術者の負担を軽減することが重要になってきます。そして、負担が減った分、”考えること”に時間を多く使えるようになるため、新たな創造へと繋げることができます。
そのためにも「楽したい」と思うだけではなく、「楽するためにはどうすればよいか？」を考え行動してみてはどうでしょうか？
なお、自動化とノウハウ化によって、短期間、かつ低価格で提供しているサービスが「graffe (グラーフ)」です。このサービスには特許申請した新しい手法を取り入れ、他社にはない高い品質の物を提供しています。
