数字を使う技術 データの精度と最適解の考え方

Ia ora na!
クライアントの営業責任者から、こんな話がありました。
「分析に使っているデータの精度が悪い。誤った数字を元にした原因調査や戦略立案は危険だと思いますので、このような数字の誤りがあった事実をご報告します。ご確認ください」
社内の販売データを分析して、主要得意先に絞って、限界利益の落ち幅が大きい数社の原因調査をお願いしていてのことでした。ある得意先のある商品の変動費が間違っていたとのこと。
これを受けて、「データは使えない」「今やっていることは危険だ」…。

これについて、あなたはどう思いますか?

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確かに、データの精度が悪いのは改善していかなければなりませんね。
しかし、それを“誤り”として、現在進めている原因調査や戦略立案をすべて“危険”と決めつけていいものでしょうか?
そもそも“危険”とは、どういうことでしょうか?

多くの中小企業では、意思決定に必要な経営計算資料が整備されていません。
もしくは、資料があったとしても、データの精度が必ずしも良くありません。
これが事実、現状です。
その前提に立った時、
「だから分析できない」
「正確な分析をしなければ意味がない」
と結論づけてしまっていいものでしょうか?

「それじゃあ、どうするの?」

いわゆる数学的な意味での最適解にあまりこだわらない方がいいと思います。
最適解を求め過ぎて、答えが出ない(答えが出せない)から動かないというのはもったいない。
精度が悪いデータでも何とか解を求めて、それを元に問題・課題のあたりをつけて、多角的に使えば行動に生かせます。
それと同時に、少しずつ少しずつ社内のデータの精度を改善して上げていく。
これが数字を使う「技術」だと思います。

「理論」をベースに、最適解を求める。
大事なことですが、「理論」に捉われて、完璧主義になり過ぎて、準備が完全に整うまでは何もしない(できない)では意味がありません。
「理論」に捉われ過ぎず、「理論」と「技術」を融合してこそはじめて実践的武器になります。

今回のケースも、「不備のデータにより全てが使えない」、「そのデータを元にした原因調査や戦略立案は危険」と判断して、
「最適解が算出できるまでは“Do Nothing”、何もしない」
と決めてしまう。このことの方が“危険”です。
逆に、「自社のデータの不備がどこにあるのか?発見できて一歩前進した」と考えたいものです。

「まずやる。あとで直す」
理論と技術の融合。
私も昔は理論、最適解にこだわっていました(苦笑)。
経験を積んで、ちょっとだけ「技術」が身についてきたのかもしれません。
クライアントの営業責任者にもお伝えしたいと思います。

それではまた。
Mauruuru

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