現代のビジネス分析

第2章. ビジネスアナリストとアナリティクス・プロジェクトのための方法論

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Analytic プロジェクトは、実用的なソフトウエアをプロデュースするという点でユニークである。業界では、このソフトウェアはデータ製品と呼ばれている。データ製品とは、組織で演算子として使用される分析結果のことである。データ製品の一般的な例は、予測モデルである。例えば、顧客がポップアップ広告をクリックする可能性を予測するモデルである。今日、ほとんどの分析プロジェクトの基礎となっている方法論は、Cross Industry Standard for Data Mining (CRISP-DM)と呼ばれている。CRISP-DMは古く、より現代的な方法論が導入されたため、もはや参照されることはないが、現代の方法論はCRISP-DMの主要なフェーズをまだ使用している。各フェーズには、ビジネスアナリストがよく参加する目的と成果がある。図2-1は、アナリティクスプロジェクトが取り得るフェーズと反復の可能性を示している。

この章では、アナリティクスプロジェクトの6つのフェーズ（ビジネス理解、データ探索と準備、モデリングと評価、デプロイ）に分けて説明する。また、一旦ビジネス演算子として使用されたデータ製品がどうなるかを探る。テクノロジーの世界では、業務で使用されるデータ製品とは、そのデータを生成するソフトウェアが "本番稼働中 "であることを意味する。ソフトウェアがin productionになると、サポートと監視が必要になり、これをモデル演算子と呼ぶ。

図2-1. CRISP-DMのフェーズと反復

ビジネス理解

アナリティクスプロジェクトのスタートは、取り組むべき問題が決定される場であり、最も重要である。ビジネスアナリストはこのプロセスで、問題を調査し、影響を理解し、問題定義を策定する。問題定義には、文脈、文、仮定、タイミング、制約、問題解決によって期待される結果が含まれる。ビジネスアナリストが関与することは、正しい問題に確実に対処するために重要である。誤った問題に焦点が当てられたり、真の問題が理解される前に解決策が提案されたりすることがあまりにも多い。このフェーズの主な成果には、ビジネスオブジェクトの決定、状況（コンテキスト）の評価、ゴール（成果）の特定、プロジェクトのアプローチと計画の確認などがある。

ビジネス・オブジェクトを決定する

良い 問題は、しばしば明確に理解され、望ましい結果を定義することによって解決される。終わりを念頭に置いて始める」という一般的な考え方は、問題をフレーム化するための優れた戦略である。ビジネス・オブジェクトを明確に定義することで、利害関係者はプロジェクトに何を期待し、成功が何を意味するのかを共有することができる。ビジネス・オブジェクトは、明確で、具体的で、測定可能でなければならない：

顧客が解約する可能性を予測することで、3ヶ月以内に解約率を10％下げたい。

このビジネス目標には、アナリティクスプロジェクトを計画する上で特に価値のあるいくつかのオブジェクトがある。第一に、一定期間内に測定可能な目標がある。次に、何を予測するかに焦点が当てられている。これによって、分析アプローチ、必要なデータ、成功に関する詳細を決定するために活用することができる。すべての分析プロジェクトが予測モデルに焦点を当てるわけではないが、このレベルでビジネスオブジェクトを作成することで、問題提起が非常に明確になる。 ...