7月の29、30と、2日間に渡る研修講師で、バタバタしておりました。
で、いい加減なブログ更新をしてしまいました。
研修のテーマは「ビジネスデータ活用とデータマイニング」
企業の中に眠るビジネスデータを有効活用化する事例とステップのカリキュラムでした。
参加している方たちもモチベーションが高く、ビジネス現場で役に立つとの評価を受講後のアンケート評価を戴いた。
受講者の方はお疲れ様でした。
で、受講者の方からこんな意見を戴きました。
「データマイニングって面倒くさいですね、もっと簡単に出来る方法はないのでしょうか？」
そういわれるのもごもっともで、
弊社も実践では血反吐を吐いています。（笑）
特にデータクレンジング。
企業に保有されている、または蓄積されているデータは、
そのままではデータマイニングに投入できる変数にはなりえないのです。
いわゆるデータウェアハウスに貯められた何テラバイトものデータでも、
ゴミのような価値しかありません。
それは、分析をすることを意識して貯められていないからです。
何億もするデータウェアハウスを構築して、アメリカの企業にお金払って
ゴミをためているのですから、そりゃ日本の企業は効率が悪すぎますね。
開発導入時にきちんとしたコンサルテーションを
しなかったのでしょうね。
研修の際に私が返した言葉は、
「その内、非常に簡易にデータマイニングやモデル構築が可能になりますでしょう。」
「しかし、それは私が思うに、現在ではGoogleしかありえないでしょう。」
と答えてしまいました。
マスターデータがあまりにも汚いデータであったり、
商品マスターそのものが、部門を表すだけで、
マーケティングとして何の意味も持たないデータが多すぎ。
不必要なデータを取り合えず蓄積しておいたり、
マーケティングに必要なデータベースを定義づけしなかったり、
本当に何億も使って構築してきたデータベースは
活用されていません。
だって、あれだけ構築費用の掛かったポイントシステムやデータウェアハウス
に対し、
昨今ではポイントよりも、即引きの方が効果が高い！
なんていう小売業が主流になってます。（笑）
それはポイントシステムを顧客から有用なデータを取得し、
分析して最適な推奨を行うというシステムであると理解せず、
「単にお客様に割引を行い、割引費用を繰り延べるシステム」
と理解したからでしょう。
「使えない」システムを導入して喜んでしまった企業
もともと「どう使いこなしていくか？」を導入時に考えなかっただけでしょう。
ゴミから、金を掘り起こす作業は弊社で今日も続きます・・・。（笑）