継続的改善のためのデータ分析戦略の構築

何世紀もの間、人々はより良い意思決定を行うために分析の力を活用してきました。実際、そのプロセスはギリシャの哲学者アリストテレスの論理学の研究にまで遡る。

平たく言えば、アナリティクスとは、賢明なビジネス上の意思決定を行うために使用されるデータと統計の体系的な調査である。しかし、アリストテレスの時代には紙とペンしかありませんでしたが、現代の組織は、モノのインターネット（IIoT）、インダストリー4.0、人工知能、そして、分析ツールを活用することができます。 機械学習 より優れた分析アプリケーションと、さらに価値のあるデータのために。

こうした進歩にもかかわらず、ほとんどのデータにはコンテキストがなく、データポイントの量と種類も膨大であるため、あらゆる業種の組織は継続的に改善の機会を探さなければなりません。継続的な改善を中心としたデータ分析戦略は、効率を高め、アウトプットを最大化し、収益を改善することができます。このように、成熟したデータアナリティクス戦略を策定した組織は、継続的な品質向上とプロセスの急増により、業績を向上させることができます。

ここ数年、私たちが目の当たりにしてきたように、サプライチェーンの需要に応えるために最新技術の活用に注力する企業は、そうでない企業よりも優れている。 

事実だ、 レンウッド・ミルズはすぐに利益をもたらした を導入し、生産ラインのダウンタイムを削減しました。SightlineのEDMデータ解析と根本原因分析ソリューションにより、わずか1年で、1つのラインで約$100,000のコスト削減を実現しました。

御社の目標は、改善を止めないことであるべきです。データ分析戦略はそれを可能にします。

継続的改善のためのデータ分析戦略の重要性

今日の標準的な業務には、継続的改善の大きな可能性がある。製造業をルーツとする継続的改善は、企業が効率性を確保するための機会を継続的に特定することを可能にする。これは従業員や顧客だけでなく、投資家や利害関係者にも利益をもたらす。 

貴社の業務プロセスにおけるデータ分析の利点を検討する際には、生産全体を通じたすべての可動部分を考慮してください。製造業、工業、養殖業の視点から見ると、より効率的にできるプロセスは何百、何千とあります。工場全体の圧力緩和から 人手不足の現状から そして、より正確な予測を作成する。 病気の蔓延を防ぐ 漁業全体と 水質モニタリング データ解析は、死滅を防ぐために有効であることが証明されている。 47%の経費削減と54%の業務プロセスの改善。

どの組織も継続的な品質向上を目指しているが、その多くはマニュアル化されたプロセスでは成功しない。継続的改善は、1回で終わるものではない。プロセスには明確な終わりはない。

それはまた、コラボレーションの妨げとなるコミュニケーションのハードル、限られた予算、問題解決能力の欠如など、障害に満ちたものでもある。ビッグデータ管理ツールやデータ分析ソフトウェアを含むデジタルの進歩は、組織が継続的改善の文化をより短時間で育成するのに役立つ。

成功の秘訣は、あなたの会社がすでに集めた雪崩のようなデータの中に埋もれているかもしれない。しかし、これらの大量のデータを適切な方法で活用する方法を組織が理解することは不可欠である。適切なデータ分析戦略を策定することで、歯車が動き出す。

データ分析を活用して競争力を高める方法

多くの企業は、流通、生産、顧客活動に対する深い洞察を得るためにデータ分析を利用しています。しかし、アナリティクスはそれだけではありません。それは次のようなことです：

• リアルタイムで確信に満ちたビジネス上の意思決定を行うために使用される
• 財務およびオペレーションのプランニングと予測を可能にします。 予測分析
• 規制遵守のために使用される階層構造化されたデータの作成

ビッグデータをより効果的に活用するためには、包括的なデータ分析戦略を導入し、コラボレーションの改善と継続的なプロセス改善のための単一の真実源を確立する必要があります。

データ分析戦略によって単一の真実のソースを開発することで、組織は、そのソース、系統、定義、タイプなど、すべてのデータ要素のコンテキストをよりよく理解し、伝えることができます。

例えば、製造業の営業部門と財務部門は、それぞれ次のような報告をすることができます。 利益 の指標を執行委員会に提出した。残念なことに、両者の数字は異なることがある。というのも、営業部門が報告するのは総売上高かもしれないからだ。 利益 を使用している。 純利益.これはデータの系統と定義の両方に問題がある。これは簡単な解決策のように思えるかもしれないが、同じ組織内の様々な部署が、異なるデータポイントを参照するために同じ用語を使っているのを何度も見てきた。

データ分析戦略は、このようなコミュニケーションの障害を取り除き、企業がデータに基づいたビジネスに不可欠な質問を効率的に行い、それに答えることを可能にする。

効果的なデータ分析戦略の策定方法

組織は、継続的改善のための効果的なデータ分析戦略を、以下の5つの実行可能なステップで策定することができる：

1. キーパーソンの特定:データアナリティクス戦略を成功させるには、模範を示してリードできる、献身的で認識力のある利害関係者からなる部門横断的なチームが必要である。彼らは、組織のデータに対する既得権益と、情報をどのように活用するのが最善かという長期的な目標を持つべきである。

2. 初回ディスカバリー・セッション:どんな新しい戦略でもそうですが、組織は最初のディスカバリー・セッションを数回実施し、現在のデータ分析プロセスについて詳しく知る必要があります。これらのセッションでは、ビジネスのビッグデータセット、テクノロジー、現在のユースケースの現状を調査する必要がある。これにより、継続的な改善のために追跡する価値のあるデータをよりよく理解することができる。

3. アナリティクス運用モデルの確立と適切なツールの選択:ファンクショナルやCoEなど、検討すべきアナリティクスの運用モデルは数多くありますが、アナリティクスの消費に最も効果的なツールは何かを考えてください。関係者は、各ツールのコスト、セキュリティ、拡張性、使いやすさを考慮する必要があります。デロイトのグローバルCIOサーベイによると、69%の組織が、アナリティクスを活用して業務を改善しています。 クラウドベースのプラットフォームには、データ・セキュリティが組み込まれている。 

4. 全社的なデータ・リテラシーの向上:組織のすべての社員は、データのベストプラクティスを理解する必要がある。これはデータ分析戦略を確立する上で最も困難な要素であるが、同時に最も重要な要素でもある。利害関係者が率先垂範し、会社は内部から教育し、データは誰もがアクセスできるようにしなければならない。 オプションのドリルダウンエリアを備えた、単一のわかりやすいダッシュボードをすぐに利用できる。 従業員は、重要なデータポイントをより早く理解し、その相関関係をより早く把握することができる。

5. 見直しと修正:どんな戦略も最初から成功することはない。組織は継続的にデータ分析戦略を見直し、改善の機会を特定しなければならない。

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