分析の精度は集めるデータの質で決まっていく

一通りデータは集まったはずなのによく見てみると人によって入力の仕方が微妙に違っていたり、数字の位がずれていたり、同じ項目なのに表記が少しずつ違っていたりということはありませんか？整えているつもりでもこうした小さな差が判断の方向を変えてしまうこともあります。今回は分析の精度は集めるデータの質で決まっていくということについて紹介しようと思います。

正しいデータを集めることが第一歩

分析ではまず何より正しいデータを集めることが欠かせません。どんなに立派な分析方法を使っても、もとになるデータが不正確だと結果が少しずつずれてしまいます。最初は小さな誤差であったとしても積み重ねるうちに誤った判断をしてしまうことがあります。データを分析しそれを基に判断をするのであれば初めの段階でデータを丁寧に確認しできるだけ正確な状態で集めておくことが安心して分析を進めるためには重要です。

テンプレートを活用して漏れなく共通のデータを集める

情報を集める段階で共通のテンプレートを設けておくと必要な項目を自然に押さえながら整理でき関係者全員が同じ前提で内容を確認しやすくなります。特に複数の担当者が関わる場面では記載方法や視点の違いが思いがけない齟齬を生むこともあり、後々の判断に微妙な影響を与えることがあります。あらかじめ型を整えておくことでどこを見ればよいかが明確になり、集まった情報に過不足が出にくくなるため後の分析や検討がスムーズに安心して行うことができます。

小さな漏れや気付きを見逃さない

当たり前のことですが小さな漏れや気付きを見逃さないことはデータ分析の流れを整えるうえで大切です。集めた情報をざっと眺めただけでは気づかない差異や抜け落ちが後になって分析の方向を変えてしまうことがあります。最初は些細に思える違和感でも積み重なると想像以上に大きな揺らぎとなり結論の説得力にも影響していきます。だからこそ、収集段階で異変に気づける仕組みや、項目の抜けや数字の揺れを丁寧に確認しておくことが欠かせません。こうした小さな気付きを未然に防ぐ事でデータの精度も上がり分析の質も向上します。

何のためにデータを集めて分析するのかを明確にする

良いデータを集めるためにはなぜこのデータを集めるのかという目的をはっきりさせておく必要があります。分析の狙いが定まっていれば必要な情報とそうでない情報の境目が見えやすくなり迷いなくデータを選び取ることができます。また、共通の目的を持っておくことで入力するデータの精度も上がり分析結果の向上にも繋がります。

まとめ

現状を正しく捉え次の一歩を選ぶためにはデータ分析が欠かせませんがその精度が揺らいでしまうと判断が思わぬ方向へ傾いてしまうことがあります。だからこそテンプレートやルールを整えできる限り確かなデータを集めておくことは意思決定そのものと同じくらい大切なのことなのではないでしょうか？