意思決定に役に立たない情報を集めても意味がない
データの活用の基本はOODAループです。「Observe（観察）」、「Orient（状況判断、方向づけ）」、「Decide（意思決定）」、「Act（行動）」を1つのサイクルとして回します。必要に応じてステップを戻っても構いません。重要なことは良いアクションを行うために良い意思決定をすることです。逆算して意思決定のクオリティを上げるために必要な情報を集めて解析していきます。
さて、データの活用ではまず情報を収集し解析することから始まります。やみくもに情報を集めればよいわけではありません。前述したように、データを分析するということはよりよいアクションを起こすためにあり、つまり良い意思決定が目標となります。つまり意思決定に役に立たない情報を集めても意味がないのです。
意思決定に役に立つ情報とはどういうものでしょう？ 抽象的に言うならば、意思決定に影響を及ぼす情報です。その内容によっては意思決定が変化しうるものと言ってもよいでしょう。逆にいえば、その情報があってもなくても何も変化がないのであれば、意思決定において価値は高くないということです。
さらに、情 報の多くはそのままでは意思決定に役に立たないことがあります。集計や比較、可視化、もしくは統計学的な手法を通して意思決定に役に立つ形へ整形することが必要です。たとえば商品ごとの売上データや顧客の来訪頻度、購買までの時間などの情報は、それ単体では大きな意味をもちません。地域ごとに比較する、来訪頻度から月の顧客ごとの単価を出すなど紐づけたり比較したりすることで、意思決定に使えるような意味のある情報ができます。場合によっては、統計的な手法をもちいて数理モデルを構築することもあるでしょう。将来の変化を予測するためにシミュレーションをしたり、自分たちにとって重要な変数を探したりすることもあります。
意思決定を下す前には、意思決定を行えるだけの情報が集まっているのか確認することが必要です。不足があれば、情報の収集や解析を行います。もちろん無限に時間と金があるわけではありませんので、常に必要な情報がすべて揃うわけではありません。しかし、自分たちの意思決定においてクリティカルな情報が何なのか、優先度を考えることはできます。どんな情報があれば自分たちの考えが変わるのか検討しましょう。
必要な情報がそろったら意思決定を行い、それに伴うアクションを実行します。これでOODAループが1周完了しました。このようなループを必要に応じて何度も実行します。しかし、単純にループを回せばよいというものではありません。ゴールへにじりよるのはここからです。
