複雑なデータ分析利用の悩み解決法

FVCプランナー Enterprise Resource Planning





複雑なデータもこれがあれば一発解決!

執筆者 大庭聖司 大庭 聖司
株式会社BUDDYHOOD 代表取締役
LEC東京リーガルマインド講師、東京都よろず支援拠点コーディネーター
中小企業診断士

お客様が多い会社、顧客は多くないけど、データ量が多い会社。

複雑なデータ

いずれにしても、データ量がかさんであとあとの管理や分析が大変なことになります。


そんな困りごとはちょっとした知識で簡単に解決できたりもします。



1.多くの取引情報を扱う事業者の困りごと

既存システムを利用していて、次のような困りごとを感じることがあるかもしれません。

【ケース1】
ある設備管理業者A社では、様々な会社の設備機器のメンテナンスを行っている。
すでに廃版になっている設備や部品が多数あるため、「設備Xと部品xは互換性がある」といった部品表を作ることができない。
そのため、毎回設備の製造元まで部品の互換性について問い合わせなければならならず、業務効率が非常に悪い。

【ケース2】
ある通信販売業者B社では、電話で様々なご要望を聴きながら、顧客に合わせた化粧品やサプリメントを提供している。
電話で話した他愛もない話や含まれていては困る成分情報などを登録する欄がなく、仕方ないので備考欄にずっと書きためている。
その備考欄の情報量が大きくなりすぎており、さらにたくさん備考欄を書く欄があるため、どこに何があるかわからなくなってしまう。
結果的に、特定の顧客には特定のオペレーターを担当させることとなり、業務を他人に移管することができなくなってしまう。

どちらも、「あるある」ですよね。
本業は好調なのに、このような業務上の困りごとのせいで事業を拡大できない会社は非常に多いと感じています。


2.実はこんな機能があれば解決できるかも


このような「構造化しにくいデータ」は、いわゆるビッグデータの一種に位置づけられます。
ビッグデータの特徴に「解析しづらい」、「構造化されていない」といったものがあり、既存のシステムでの分析や抽出が難しいのです。

しかし、上述のようなケースであれば、実は「全テーブル一括検索機能」があれば検索することが可能となります。

【ケース1】の場合、部品番号「12345」という文字列で全てのデータを一括検索し、該当する情報を集めてくる、という方法があります。
これであれば、該当する文字列を含む案件や備考を全て収集してくる、といったことが可能となります。

【ケース2】の場合、備考欄が様々なデータにひもづいている場合でも、成分名などで検索すれば、一度でデータを収集することができます。


3.既存システムの追加開発には導入しにくい


既存システムに次のような機能を追加することは簡単なようで結構難しいです。その理由として次の点が挙げられます。

・データベースに負荷がかかる
・データ量増加とともに検索速度やシステム全体の速度が大幅に低下することがある


データベースを一括検索するため、大きな負荷がかかります。
そもそもデータベースを一括検索することを想定していないで導入したシステムに機能追加するには、ややリスクが発生してしまいます。
はじめからそのような機能を持ったERPを賢く活用した方がいいですね。


4.全員が一丸となってデータを入力できるかどうかがカギ


このようなビッグデータは、登録されているからこそ検索できるようになります。
そのため、日常の業務を全員でしっかり入力することが重要です。

普段からデータ入力をきちんと行うところであれば問題ありませんが、どうしても日常業務の繁忙さに押されて入力できないということになりがちです。
社員・アルバイトの方全員にデータ入力の重要性を理解してもらうことが必要です。




関連記事

初めての顧客データ分析法

初めての顧客データ分析法

とても簡単にデータ分析を行う方法をご紹介します。

導入をお考えの方へ