「普通の会社でも、データ分析でビジネスを変えることができる。そのためには、データ分析組織がビジネスマインドを持たなければならない」――。大阪ガスでデータ分析部門を束ねる河本薫氏は2014年3月4日、「データサイエンティスト・ジャパン 2014」で講演し、普通の会社がデータ分析で成果を挙げるために必要な要因について解説した。
冒頭で河本氏は、大阪ガスのデータ分析部門「ビジネスアナリシスセンター」の概要を説明。現在でこそ各事業部門から見たビジネスパートナーという位置付けだが、以前は、データ分析の代行業者になっていた時代もあるという。これを変え、事業部門に対して提案型の営業を仕掛けるコンサルタント集団になっていったという経緯がある。
大阪ガスのデータ分析組織は、一つの成功事例である。「ガス会社のような普通の会社で、どうやったらデータ分析でビジネスを変えられるのか。どうやったら、データ分析の組織を社内に作れるのか」。この答えは三つあると河本氏は言う。データ分析にまつわる勘違いを正すこと、ビジネスに役立てられるように仕事のやり方を変えること、分析者が育つ環境作りをすること、である。
ビジネスに役立ってこそ意味がある
データ分析にまつわる勘違いとしてはまず、データ分析の目的を正しく把握していないことが挙げられるという。データ分析は、何よりもまず、ビジネスの役に立たなければならない。分析結果を事業部門に見せた場合の典型的なリアクションは、「そんなことは分かっていた」「何の役に立つのか」「いくらもうかるのか」といったものになるという。
分析だけではビジネスの役に立たないため、データ分析者は仕事の範囲を広げる必要もある。「分析課題はどこにも落ちていない。まずはビジネス課題がある」（河本氏）。データ分析者は、まず最初に、ビジネス課題を分析課題に落とし込む必要がある。さらに、分析で得られた知識を、ビジネスの意思決定につなげるための働きも求められる。本来、これらは事業部門の仕事だが、データ分析者がこれをやらないとデータ分析がビジネスで活用されることはないという。
さらに、ビジネスの意思決定に強い影響を持つ要素として、KKD（勘と経験と度胸）を侮ってはならないとした。データ分析とKKDは二者択一の関係にあるのではなく、データ分析とKKDを組み合わせてこそ、ビジネスの意思決定がより良いものになるという。
