純: 「父さん、最近また表計算ソフトで困ってるんだ。特にデータ分析をしようとするとうまくいかなくてさ。
例えば、会社では当日の日報管理を一つのワークシートで管理し、総務にメール添付してるんだけど、これを月報や年報に書き換える時、面倒くさい事 この上ない
また、その日の営業データも添付してるんだけども、社員によって色々と書き換えられてるから、数値やテキスト、日付がごちゃ混ぜになってるんだ。
それで、後から時間の経過を追って分析しようとすると、もうカオス状態で…。
これって本当に効率的なんだろうか？」
**父**: 「純、表計算ソフトは便利ではあるが、データ分析には不向きな部分が多いんだよ。
Lotus 1-2-3の時代から日本の企業では、ずっと表計算ソフトを使ってきた。
でも、それには限界がある。」
**純**: 「確かに同じ列に数値や文字列、日付が混在しているから、分析しようとしても、何を基準にするか分からなくなるんだよなぁ。」
**父**: 「その通り。表計算ソフトは、データを自由に入力できるけれど、それが逆にデータの整合性を保つのを難しくしている。
特に、分析するときに重要な時間軸の概念が取り入れられていないことが多い。これが分析を複雑にしてしまうんだ。
そういう部分の教育も足りていないと思うし、多くのコンサルタントも精神論が多くて、データの重要性を重要とは思って居ないんじゃないかなぁ」
**純**: 「それじゃ、海外ではどうやってデータを管理しているの？やっぱり表計算ソフトじゃないの？」
**父**: 「いや、海外では多くの企業がデータベースを使っている。
データベースは、データの正確性や整合性を保ちながら、大量のデータを効率的に管理・分析できるように設計されている。
例えば、リレーショナルデータベースやNoSQLデータベースが広く使われているんだよ。」
**純**: 「へぇ、データベースってそんなに便利なんだ。具体的にはどういうところがいいの？」
**父**: 「まず、データベースはデータの一貫性を保つための仕組みがしっかりしている。
例えば、トランザクション管理や整合性制約といった機能があって、誤ったデータが入力されることを防いでくれる。
また、データのスケーラビリティが高く、クラウド環境での利用も簡単だ。
大規模なデータセットでも、高速で処理ができるんだ。」
**純**: 「なるほど。時系列データを扱うのにも向いているってこと？」
**父**: 「その通り。データベースには時系列データを効率的に処理する機能があって、過去のデータをもとにした予測やトレンド分析が簡単にできる。
これはビジネスインテリジェンスやデータサイエンスの分野では非常に重要なことだね。」
**純**: 「日本でも もっとデータベースを使えば、仕事が楽になるのかな？」
**父**: 「そうだね。日本でも少しずつデータベースの活用が進んでいるけれど、まだ表計算ソフトに頼る企業が多い。
それは歴史的な経緯や慣習の影響もあるけれど、これからはデータベースの利点を理解して、それを活用する文化を育てることが重要だと思うよ。」
**純**: 「データベースのことももっと勉強してみる。ありがとう！」
**父**: 「頑張れ純。新しい技術を学ぶことは大事だ。それが君の未来に繋がるからな。」
PickUp
文書作成では、私はこれが一番使いやすい。設計図も書ければ採寸から距離まで、もちろん表計算も出来ます。
