データ分析計画の立案は、まずデータ分析プロジェクトをどのように実行するのかを検討します。その後プロジェクトの計画書にまとめるのが一般的です。プロジェクトの計画書は目的を考えた時と異なり、ゴール設定した点から、実行するための幾つかの制約や課題などを整理して進めます。今回はそんなPowerBIにおけるデータ構築とデータ分析フローについてをご紹介したいと思います。
Power BIにおけるデータ構築前のメンバーのアサイン仕方
まず最初に行うのが、プロジェクトリーダーの指名と担当者の明確化です。プロジェクトリーダーの指名と担当者を明確に決める必要があります。プロジェクトリーダーと調整しながら、プロジェクトメンバーを決めていきます。計画を立てる際の注意点として、実際にデータを分析する担当者も入れて計画を立てることが大切です。なぜなら、必要なデータや分析手法、必要な期間などは、分析を行う担当者が検討する方が効果的だからです。
Power BIにおけるデータ構築前の予算が確保できない場合
予算を確保できていない場合は、この時点で予算を確保する事前準備が必要となります。社内での分析ができない場合は、RFI・RFPなどをもとに、データ分析の専門家から情報を収集し、予算を確保してから専門家へ発注する必要があります。重要となるのは、計画書は「社内用」と「発注先の専門家が作成するもの」２種類にわけることです。
そして、社内用に作成した計画書を専門家に引き継ぎ具体的なプランニングを行います。
Power BIにおけるデータ構築前のプロジェクトのゴール設定について
プロジェクトの目的を基にデータ分析プロジェクトの現実的な目標をプロジェクトリーダーが立てます。プロジェクトであることから、現実的に実現できそうで、タスクも期限も明確にできる内容を設定します。この際必ず行う必要があるのは、評価指標と達成基準を目標の中に組み込むことです。目標を立てる際には、幾つか手法があります。代表的なものは、SMARTと呼ばれる目標設定の手法です。SMARTは、次の五つの
構成要素の頭文字を取ったものがご存知でしょうか？
- 要素1：Specific（具体的に）
ゴールを定義します。誰が読んでもわかるような、明確で具体的な表現や言葉を明瞭にします - 要素2：Measurable（測定可能な）
目標の達成度合いが本人にも上司にも判断できるよう数値で表します。 - 要素3：Achievable（達成可能な）
希望や願望ではなく、その目標が達成可能な実現可能かどうかを決めます。松竹梅などで達成度合を三つに分類するものある種の方法です。 - 要素4：Related（経営目標に関連した）
目標を設定する際は、その目標を達成するとことが何につながっているかを意識すると、モチベーションを高め、また維持しやすくなります。したがって、事業との関連性を明瞭に理解することが重要です。 - 要素5：Time-bound（時間制約がある）
いつまでに目標を達成するか、その期限を儲けることです。スケジュールの遅延リスクも大きいのであらかじめ進行状況を確認することが大切です。
プロジェクトの目標を設定する際には、データ分析をビジネスに組み込むことによる効果を想定する必要があります。売上やコストの増減、営業成績などを示すことで、意思決定をより簡単にできるように意識するとよいデータが取れるようになります。
Power BIにおけるデータ構築前のプロジェクトのゴール設定の具体亭
発注業務の自動化によって担当者何めいかの工数が費用なるなんてこと考えられます。実際に業務を行っているのがパートやバイトなどの非正規社員であれば人員削減は容易に行えるのではないでしょうか。社員が業務を行っている場合には、人員削減ではなく、配置転換や業務の内容を変えるなど対応が可能になるのではないでしょうか。
Power BIにおけるデータ構築前には担当者の業務を明確に決める
Power BIにおけるデータ構築・計画の立案時に、担当者の業務を決定させます。プロジェクトの規模や予算に応じて、組織は変化するかと思います。しかし、Powe BIのデータ構築前には、担当者を決めるする心要はあります。
・プロジェクト責任者
・プロジェクト リーダー
・データ 収集
・エンジニア
・データ サイエンティスト
Power BIにおけるデータ構築前には各担当者の業務とは？
ここでは、各業務担当者の業務を説明したいと思います。
Power BIにおけるデータ構築前には各担当者の業務：プロジェクト責任者
プロジェクト責任者は、プロジェクトに関する裁量を持った責任者のことです。プロジェクトの立案は業務の現場から 行れる こと が 多く 、 その組織の組織 長 クラス が プロジェクト責任者になるケースも多いでしょう。プロジェクト責任者は、プロジェクトリーダーの任命責任が出てくることが多いです。複数のデータ分析プロジェクトを同時に実施するような場合は、経営陣への報告はプロジェクト責任者が一括して行うことも多いです。
Power BIにおけるデータ構築前には各担当者の業務：プロジェクトリーダー
プロジェクトリーダーは、プロジェクトを推進する責任者を指します。 プロジェクトの立案者がそのまま プロジェクトリーダーになることも多いのではないでしょうか 。プロジェクトリーダーは 、メンバーのタスクの管理だけではなく、プロジェクト責任者への報告や、改善対象の業務 に関係するビジネス部門とのコミュニケーション窓口を担います。データ分析結果の単なる報告だけではなく、ビジネス上のインサイトを発見し施策の実施に繋げることまでの責任を持つことも多いでしょう。
再分析の実施 · プロジェクト中止などのプロジェクトの方向性の判断も行うこともあるでしょう。データ分析を業務改善に使う場合、ビジネス側 の利用部門との調整や、施策の実施の意思決定者と調整を行う必要があるからです。
Power BIにおけるデータ構築前には各担当者の業務：Power BIのデータ収集担当エンジニア
エンジニアの業務は下記の三つの流れが一般的です。
・既存システムやWebサイト、オープンデータ市販データなどを入手し、データ分析用の環境に保存します
・Power BIのデータ分析者からのPower BIデータ定義に関する質問に回答します。
・データ分析の結果 、データ収集に関する仕組みが自動化されるなど、既存システムにどのような影響があるのかをビジネス施策実施の意思決定 の際に説明するなどの責務を負います。
Power BIにおけるデータ構築前には各担当者の業務：データサイエンティスト
Power BIのデータ分析を行う専門の担当です。Power BIデータの分析結果を基に他のメンバーに説明するような業務を行います。
終わりに
いかがでしたか。今回は、PowerBIにおけるデータ構築とデータ分析フローについて説明しました。一般の流れを理解した上でプロジェクトを推進することで業務の生産性が高まることが多いので参考になれば幸いです。
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