さて問題です。データ解析の為にあつめたデータ、あなたはどういう方向で活用しますか?

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おはようございます^ – ^

ナカジ(@cp_nakajun)です。

「ビッグデータ」なんて言葉が盛んに使われるようになり

スポーツ業界でも野球、バレーボール、サッカー、バスケットなど
もともとデータを取得することが難しい競技でも技術の進歩のおかげで
データが収集され、どんどん活用されるようになってきました。

さてここで問題です。

あなたはどういう方向でこのデータを活用しますか?

  • 弱点を見つけ、それを指摘する
  • 人間の感覚では見つけられないメリットを発掘する

さて、どちら??

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データを使って粗探し

「なんでこの数字、足りてないんだっ!!」
営業会議なんかで毎回のように聞かれるセリフ。

まぁ〜目標を持って活動していることなので、そう言われるのも「確かに」ってところではあるけど

こういうこと言う人って「毎回」なんですよね。
っていうか、これだけ。

このセリフしか言えない。
この方向でしかデータ(数字)を見れない。

いや〜くだらない….

もっと全体感を持ってデータをみるべきなのに
重箱の隅をつつくようなところしか見ることができない。

って人、多いですよね。

指摘するだけなら誰でもできるんです。

本当に大切なデータの活用方法は「弱点を見つけ、それを改善につなげる」ことです。

改善につながるアイディアと実行プランをつくるためのデータです。

なんで、指摘する人ってそれだけの役割かのように振る舞うんですかね??
部下の仕事だから??

別に改善できれば誰がアイディアを出してもいいはずですけどね。

人間の感覚では見つけられないメリットを発掘する

もう1つ
僕がデータ分析をするときに最重要だと考えていることがこれです。

【人間の感覚では見つけられないメリットを発掘する】

ダメなところ、改善点をみんなしてしつこく探すぐらいなら
むしろこっちに時間をついやすべき

この見方のもっともメリットがあるところは

人間の感覚では見つけられない
を発掘できること

これがデータを分析する最大のメリットです。

サッカーで例えると

例えば、サッカーを人の感覚だけで評価すると

  • ゴールを決める人(得点を取る)
  • スルーパスを出す人(アシストする)
  • シュートを防ぐひと(得点を防ぐ)
  • ボールを奪う(パスカットなど)

は、わかりやすく良い評価をされます。

逆に悪い評価をされるのは

  • 後半、運動量が落ちる(ように感じる)
  • パスミスが多い(ように感じる)
  • なにもしていない(ように感じる)

などでしょう。

でも、これらは

  • サッカーを知ってる度合い(経験値)
  • 人それぞれの感覚や基準

によってもちがいます。

でもきちんとデータ分析することで、もしかしたら

後半、運動量が落ちる(ように感じる)選手が実は他の選手より圧倒的に走ってる「距離」が長いことが原因かもしれません。

これは「それだけの距離を走れる」というその選手の特徴(メリット)かもしれません。

後半の運動量が問題だと言うならば
今度は「前半」と「後半」の走行距離を見てみることで運動量の落ち方がわかります。
もしかしたら、「走った軌跡」をみて「走り方を効率的」にすることで改善することで
問題どころか、圧倒的なストロングポイントになります。

パスミスが多い選手についてもデータを分析することで
例えば、「受け取る側の選手の得意な形」にあってないだけで、実はもっとも有効なところにパスを出せてるかもしれません。

なにもしていない(ように感じる)選手も同様です。
「危機的な状況を防いでる回数が多い」など間違いなく影の仕事はしています。

データ分析で大切なのは
どの角度でデータをみるかです。

そして、特徴(傾向)をメリットとして把握することで「活用」につなげることがもっとも重要です。

データ(数字)で証明されるメリットだからこそ自信をもって活用できるのです。

データは活用してこそ意味がある

ネコも杓子も「データ」「ビッグデータ」と騒いでますが
データは活用してこそ意味をなします。

冒頭の方にも書きましたが
データを使って粗探ししかできない人はデータに触れる価値のない人です。

データもナイフのように上手に活用すれば便利なものですが、人を殺してしまうこともできます。

もし仮にデータに触れる価値のないバカに出会っても真に受けないでください。

データが数字が全てではありませんが
データを自分の味方にできるように活用していきましょう!!

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