ビッグデータ・アナリティクスに取り組む上でのポイントについていくつか押さえておきたい。
まずは、データ分析の目的・ゴールや業務上解決したい課題をしっかりと明確にすることが何よりも重要である。データや分析ソフトありきで何かできないか、というアプローチではうまくいかないことが多い。目指す成果を具体化して効果を評価できるようにすることが分析の第一歩である。
また、業務上の課題はあるがデータがないからできないという声を聞くことがある。しかし、データをゼロから収集しようとすると時間がかかり、いつまでたっても効果につながらないケースが多い。そのため、まずは既存のデータをもとに、投資対効果を見ながら段階的にデータも拡張していくアプローチが有効である。
また、データ分析には、データサイエンティストと呼ばれる分析の専門家のスキルが不可欠であり、また、分析した結果を実際に業務やサービスに適用するためには、現場を巻き込んだ業務改革も求められることから、まずは必要なスキルを持った外部の専門家と協業しながら小さく始めることが効果的だ。少しでも効果を示すことができたら、取り組みを広げ、また組織内でデータ分析に関する人材を育成していくことが成功の秘訣といえるだろう。
＊１ Accenture: Getting Help to the People Who Need It Most:Using Analytics to Deliver Human Services Benefits
https://www.accenture.com/us-en/Pages/insight-analytics-challenging-status-quo-human-services-summary
＊２ Accenture: Singapore Government - Safe City Test Bed
https://www.accenture.com/lv-en/success-singapore-government-safe-city-test-bed
＊３ Capgemini: BigData and Predictive Analytics Help HMRC Process Debt Payments More Quickly
https://www.capgemini.com/resource-file-access/resource/pdf/ss_hmrc_adept.pdf
＊４ 国税庁 税務行政の将来像～スマート化を目指して～
https://www.nta.go.jp/kohyo/press/press/2017/syouraizou/index.htm