データ分析から導きだされる知見の信頼度はそれほど高くない–KPMG



 KPMGコンサルティングは、データアナリティクス(D&A)の信頼度についてのグローバル意識調査レポートを発表した。

 これによると、意思決定のためにD&Aが必要だと回答した企業は70%にのぼり、50%が「何らかの予測分析を採用している」と回答、49%が「従来の静的なチャートや図表に加え、高度な視覚化手段を活用している」ことが明らかになった。しかし、D&Aにより導きだされた知見についての信頼度については、「顧客に関する分析データ」においては38%、「ビジネスオペレーション(事業運営)に関するもの」については34%にとどまることが分かった。


D&Aへの信頼度

 この調査は、企業の戦略策定やマネジメントを担当する意思決定者を対象に2016年に行ったもの。調査地域は、米国、インド、英国、中国、フランス、ドイツ、ブラジル、南アフリカ、カナダ、オーストラリア、対象企業の業種は、金融、医療・ライフサイエンス、保険、小売、電気通信など。2,165人より回答を得ている。

 同調査では、「データ元の選定」「データの準備と組み合わせ」「分析設計とモデル化」「分析とモデルの利用・展開」「分析利用の有効性の測定」というD&Aのライフサイクルごとに信頼性が変化することも明らかになった。初期のステップである「データ元の選定」に対する信頼度は38%だが、「分析利用の有効性の測定」ではその信頼度はわずか10%に低下する。


D&Aライフサイクルの段階別信頼度

 これについてKPMGコンサルティングでは、D&Aへの信頼を高めるために必要な4つの要素を「品質」「有効性」「誠実性」「強靭性」とし、それぞれのチェックポイントを提示した。

 「品質」については、D&Aの基本的な構成要素は十分に良いものか。組織は、ツール、データ、分析の開発・管理面における品質の役割を十分に理解しているか。

 「有効性」では、D&Aは意図したとおりに機能しているか。組織は結果の正確性と有用性を判断できるか。

 「誠実性」では、D&Aは容認できる方法で使われているか。組織は法令や倫理原則に沿って行動しているか。

 「強靭性」については、長期的にオペレーションが最適化されているか。組織はD&Aのライフサイクル全体にわたり優れたガバナンスとセキュリティを確保できるか。



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