会社内の改善について（ソフトウェア工房孫風雅 講師編）

ソフトウェア工房孫風雅です。

先日の特別な改善とは異なり、本日は講師が会社員生活後半で
常態化していた日々の作業の改善方法について触れたいと思います。

講師が働いていた会社では社内で運用するシステムがあり
そこに色んなデータが蓄積されていました。
データは蓄積するだけでは意味がありませんので当然、解析を行います。
その際は、システムからテキストファィルでデータを取り出して
Excelで解析を行っており、このデータ作成で改善を行っていました。

このプロセスで、何故、改善が必要かというと皆さんもご存じかもしれませんが、理由は、データの内容によります。

通常、会社で運用しているような大きなシステムはデータベースが
正規化されており、生のデータのままでは、数値のみで意味不明の箇所が多数存在しています。

正規化とはデータを最適化という概念の最小データサイズ化であり
元々の文字列データから数値化しデータを圧縮して、定義名テーブルと主データとを分けてデータベース上に保存する手法です。
元々は文字列で意味があるものを数値化・コード化していますので生のデータはそのままでは意味不明になる事が多いはずです。

従って、データ解析する場合、生のデータのままでは、解析結果を説明しにくくなってしまいます。そこで、文字列データから数値化されている部分を、元に戻す必要があります。

ここで問題なのが、設計時果たして出力されるデータ量が限定できるかという事です。限定できなければ、数値化したデータの文字列戻しの作業をデータ出力時に行うことは不可能ではありませんが、そのような機能を実現する選択肢としては要求度は低くなるハズです。
何故ならデータ量が特定できない場合は、データ変換にかかる作業量が特定できず、サーバに掛かる負担やデータの出力サイズが厳密には見積れず、システム動作時の問題となり得るからです。

従って、通常、出力データの範囲を複数の年月日で指定する様なシステムの場合はデータベースに保存されているデータをそのまま出力しているのではないかと思います。（講師が所属していた会社ではこのタイプのシステムしか見たことがありません）

Excelのピボットテーブル等でデータを集積した場合、数値のままでは、何の意味か直ぐには分かりませんが文字列であれば、意味も分かるし、同じ文字列（部品名や工期名など）数の多い少ない等で傾向を分析する事も言葉の意味で容易となります。

他にも、講師の会社では、データ群に新たなデータや意味を加えるための修正も必要でした。その意味は元々のデータに新たな分類を加えたり、元のデータの数値の意味を新たな意味に変えて文字列変換したりしていました。
理由はシステム設定当初の設定分類が、運用後、変更されて、別な意味になっていたり分類を細分化やまとめる事で、新たな傾向を分析したりする為です。

こういった作業は週次・月次等で行っていることが多く、マクロ・VBA等でこういった一連のExcel関連作業を自動化する事で作業時間の時短化・効率化等が可能になり、こういった改善を講師は会社内で常に行っていました。

尚、こういった改善を行うにはプログラミングのスキルが必要になります。