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データ ✕ システム

に関する学び

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データ分析で新視点を得るには？ データ分析とは、比較を行うことで新たな視点やアイデアを引き出すことが可能であると学びました。同じ基準や条件を用いることで効果的に分析ができ、新しい発見に繋がることが特に印象的です。 効率化への第一歩は？ これまでの仕事では、何となくデータを用いながらプロジェクトの進捗を管理していましたが、新しい職場では積極的にデータの可視化を取り入れ、業務の効率化を図りたいと考えています。以前は過去のデータより直近のプロジェクトの状況にのみ焦点を当てていました。 なぜデータ可視化が重要？ 日常業務の中で、業務上必要がない場面でもデータを可視化することは重要だと考えていましたが、既存のシステムやBIツールに頼りがちでした。しかし、自ら業務プロセスをデータ化することが、業務のパフォーマンス向上に繋がるのではないかと考えています。 ダッシュボード作成スキルをどう磨く？ 現在は過去のプロジェクトマネジメントの経験を活かし、会社の既存のダッシュボードを一から作成するスキルを身につけるために勉強を続けています。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。

各平均値はどう選ぶ？ 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る？ 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は？ さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

フレームワークの意義は？ 仮説の基本的な理解を改めて振り返ることができました。これまで、どちらかというと自分のバイアスに左右されることが多かったですが、3Cや4Pといったフレームワークに沿って物事を進める習慣が必要だと実感しました。もちろん、データの活用において都合の良い点に気付いてしまう傾向もあり、そこは今後の課題です。 チーム作業に注意すべき？ また、実際の業務においては、ある程度の人数で構成されるチームで作業を進める場合、フレームワークを用いる際に工夫が求められることを改めて認識しました。それでも、基本に則って作業を進めることが、合意形成を図る上で重要であると感じました。 合意形成、どう進める？ 変革やシステムの刷新・改善といった業務では、関連部門との合意形成が不可欠です。こうした基本的なプロセスをフレームワークに落とし込むことで、問題の根本をより深く理解し、具体的なアクションプランを立てることができると考えています。

プロセス整理の効果は？ これまでの学びを活かして課題に取り組む過程で、プロセスごとに整理して考えることで、闇雲に取り組むよりも効率的に時間を短縮できることを実感しました。今後は、What→Where→Why→Howの視点を意識しながら課題解決に臨んでいきたいと考えています。実務ではまだ訓練が必要だと感じるため、講義で学んだ自分の身近で取り組みやすい内容から実践していこうと思います。 データ活用の成果は？ ２ヶ月前に新たな環境やシステムが導入されたため、その効果を検証する目的でデータを活用してみたいと思います。もし改善が見られない場合には、改めてWhat→Where→Why→Howのアプローチを試してみるつもりです。 新手法の可能性は？ また、A/B分析の活用場面は現状の職場では明確な適用例は思い浮かびませんが、新たに検査項目を導入する際には有効な手法となる可能性があると考えています。

ライブ授業をどう捉える？ ライブ授業を通して、分析においては「比較」が非常に重要であると改めて実感しました。限られた情報の中で考察を進めると、様々な視点が生まれる一方で、正確な回答を導き出せない場合もあることが認識できました。 データ準備の確認は？ データ分析を実施する際には、まず必要なデータをしっかりと揃えることが不可欠だと学びました。新しいシステムの導入を検討する場合、価格、使用頻度、使用者の経歴、最も利用される時間帯など、複数のデータを準備し、事前に確認すべきポイントを絞り込む必要があります。 集計と比較はどうする？ その上で、まずは確実にデータを集め、その後に集めたデータを比較しながら、必要な情報や懸念点を検討していくことが大切です。さらに、足りない情報がないかを意識しながら、新しいシステムに求められる要素を見極めるプロセスの重要性を再認識しました。

どんな視点で判断？ 戦略的に「捨てる」という意識を持つことが重要です。その判断を行う際には、すぐに手に入る目の前のデータだけでなく、見えていない部分も様々な視点から評価し、目的に照らして判断する必要があると感じました。既存のやり方や慣れを疑うことも、大切なポイントです。 人的作業の見直しは？ また、人的作業の見直しやシステムの導入を考えるとき、この「捨てる」という選択は非常に有効だと感じました。作業が本当に必要なのか、なぜ必要なのかをしっかりと考え、必要な要素を洗い出すことで、これまでのルールを一度手放して新たに構成し直す決断を実践していきたいと思います。