まあタイトルどおりなんだけど、昔の自分でもわかるように文章が書けたらインプットもアウトプットも両方できてお得だなって感じです。今回は最近興味があるデータ周りについて。
データって？
「データ」と聞くとなんとなくパソコンなどのデジタルなものを想像してしまうけど、紙に書かれていてもデータはデータ。天気について記録されていれば天気のデータだし、サッカーの試合内容について、誰が何分に決めたみたいなのが記録されていればそれもデータになる。
目的を持って記録されていればどんなものでもデータと言える。サッカーについての記録なのに途中でテニスの情報が入ってきたら？もしその情報を使ってなにかしたいのであれば、当然ノイズになってしまう。
朝顔の観察記録もゲームの攻略本も全部データだ。それを使って朝顔の成長を確認したり、ティガレックスの倒し方を調べるのが目的となる。
データマネジメントって？
データを使えばいろいろできるようだぞ、と人類が気づいて以来、データが重要だということは今や当たり前のようになっている。
ビジネスにおいてはより顕著で、そこから価値を取り出そうと躍起になっている。データから顧客のことを知るのはもちろん、自社の商品やサービスのことで新しい発見を見つけられるかもしれないからだ。
でもとりあえず集めておけば「何かにつかえるっしょ」となりがちだし、そもそもどうやって集めたらいいかわからないみたいな状況もあったりする。データがあるから価値があるわけではなくて、活用するから価値が生まれるのだ。
活用するには管理 = マネジメントが必要だよねってことでデータマネジメントという人・考え方が生まれた。
何をするの？
- 今どんなデータを持っていて
- 何に使っていて
- 何をしたいのか
個人か組織か、その規模にもよるけど上記は整理されていなければいけない。これはどんな人がいてどんなスキルを持っているのか整理するのと一緒。
その上でやらなきゃいけないことは膨大だ。
まずデータがちゃんと使えるものかを調べて保証する必要がある。品質として考えることができ、データの品質が低いというのは、例えばデータの中身が不足していたり、間違っていたりすること。そうなると修正するのにコストがかかったり、最悪データの集め直しなども発生してしまう。
逆に言えば高品質なデータであればそこから得られる情報も高品質だし、リスクも減る。
でも高品質なデータをとるのはかんたんなことじゃないので、しっかりと計画する必要がある。関係者が増えれば増えるほど、集めたいデータが増えるほど複雑になる。組織が別れれば使うツールも違ったりするので、その知識も必要になる。
とまあデータを管理するために必要なあらゆることを理解しておく必要がありそうだ。概要を少し調べるだけでも長くなってしまったので、もう何回かに分けてアウトプットしたいと思う。
【参考】
