なぜアナタのデータは間違っているのか？
こんにちは。データ海(界隈)に漂うクラゲです
「これ原価いくら？」「リード1件にマーケティング費用どれくらい使ってるの？」「目標まであといくら足りない？」なんて質問に、即座に
「これこれ、こうです」と数字を使って答える人、正直カッコよいですよね
で、逆に自分が答えられるときは、つい「どうだ、デキるだろう(ｷﾘｯ）」と
ドヤりたくなる
これはもう、人間の性（さが）というものです
これを読んでいるアナタもワタシもコドモも、”データドリブンで意思決定”、”KPI経営でビジネス加速” みたいなフレーズ聞き飽きたわ。うっさいわ。状態かと存じます
それでは、お聞きください
「データ海のブルーホール 「このデータ間違ってますね」」
（背景で軽快なリズムが流れている感じで）
あなたは、この「間違ってますね」という言葉にどれだけ怯えていますか？夜眠れてますか？
そもそもコレ何で起きるんでしょうか
ざっくり、ヒトに起因する場合と、システムに起因する場合がありますが、
本日は、特にヒトに焦点をあてていきたいとおもいます
忙しさからデータ入力を忘れてしまったり、入力ミスが発生することはよくある話です
しかし、それ以上に問題なのは、トップダウンで実施されるデータ系プロジェクトが、「現場を可視化して、データ経営」といった、”理想的すぎる” スローガンで進められることが多い点です
管理側「色々測定したい。データ入力項目を増やして、入力を義務化しよう！」
現場側「売上に繋がらないデータ入力なんて無意味。何の意味があるの」
管理側と現場の攻防戦 が至る所で行われています
特に、データ入力作業にインセンティブがない現場は、不満が溜まるばかり・・・。
そんな現場に、ヒーローが登場！
データ入力の自動化で状況を救っていくのですが、時に「自動化してはいけない部分まで自動化されてしまっている」ことも
さらに、データを“盛る”文化もヒョコッと登場します
「上から怒られるのも面倒だし、説明も厄介だから」と、いわゆる“忖度入力”や“鉛筆NameName”が横行してしまう
また、例えば
車両の出発時刻と到着時刻というのはどういった状況を指すのか
どんな状況になるとセールスの確度が決まるのか
どのような活動を行ったら、営業プロセスのステージを上げるべきなのか
データ入力ルールの変更や、コミュニケーション不足によって、データの解釈が担当者ごとにバラつくの巻もございます
そして・・・「普通」「あたりまえ」のスタンダートが高い日本の国民性が
原因で、NPSスコア、低評価になりがちです
「スコア低いから落第」だなんて雑な解釈をしてしまう
スコアが上がった、下がったに一喜一憂をしている
こうした問題は、その社内が健全に運営されているかだけではなく、
運用ルールの解釈の違い、システムのUI上の用語がどのように表現されているか、分かりやすいか、国民性など、さまざまな要因が絡み合うため、
一種の哲学的な難しさがあります
このように、「データは常に間違っている」わけで、現実そのものを反映するツールには、けしてなりえません
それでも、データに基づき可視化を行い、意思決定をすること自体は、思考の負担を減らすための重要なフレームワークとなります
複雑な情報を抽象化し整理することで、判断を下す手助けをしてくれるわけです
一方で、スコアやKPIといった数字ばかり追いかけることは、表面的な部分だけを見てしまう危険があります
その裏に隠れた考え方や文化、行動、文脈、そして現場のストーリー、
さらには "なぜデータが間違っているのか” といった背景を見逃してしまう
可能性があります
息をするように定量的な情報は大切ですが、それだけでは不十分です
定性的な情報も同じくらい重要
データや数字の背後にある「なぜこのデータがこうなったのか」を
深堀りし、解像度を上げることこそが真の「分析」や「データドリブンな意思決定」へ繋がっていくことでしょう
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