「KSKP」は、「誰もが当たり前にデータ分析・活用ができる社会」の実現に向けて、KSKアナリティクスが独自開発したデータ分析プラットフォームです。

組織の分析力アップmerit

私たちは、組織の分析力を「データ分析活用を、組織的で、継続的に行う力」と考えて、
そのために、必要なこと、不足していることについて、考察しました。
そして、データ分析活用の大きな妨げとなっている「データ前処理の壁」に対する道具が不足していると認識し、KSKPを開発しました。

課題データ分析活用を成功させて、普及したい

  • データ分析活用を成功させるためには、短期間に、「PoCを成功させ、運用システムを構築」する能力が重要です。
  • 実際には、データの品質や量の面で、不十分なことが多く、蓄積したデータから、データ分析用のデータセットを作成する上で、前処理の作業や実装負荷が高い、処理効率が悪いなどへの対処が必要になります。
  • 一つのデータ分析活用を成功させるためにも、多くの課題を実践する上でも、作業と実装負荷が高いという「データ前処理の壁」を取り除くことが重要です。
データ分析活用を成功させて、普及したい
データ分析活用を、組織的に行う

対策データ分析活用を、組織的に行う

  • 多くの課題を推進するためには、分析者の負担を減らして、人数を増やすことと、成功確度を上げるために、成功や失敗例を共有することが、大切です。
  • KSKPでは、データ分析作業の負荷の8割とも言われる前処理の効率化と、前処理のフローを共有することで、組織的な活用を支えます。
データ分析活用を、継続的に行う

対策データ分析活用を、継続的に行う

  • 普及に伴い、実践中の分析システムの数も増大していきますが、属人化やブラックボックスとするのではなく、より品質の良いデータソースの追加や、特徴量の見直しなどによる改善を、後任者や他の部門でも可能なように引き継ぐことが、継続化の上で大切です。
  • KSKPでは、複雑で煩雑な前処理を、ノンプログラミングで、わかりやすく可視化することで、ブラックボックス化や属人化を回避し、引き継ぎを容易にします。

課題データ前処理に潜む、工数の無駄と分析用データ品質の問題

  • データ分析課題が増大するに従い、負荷の高いデータ前処理の作業が大量に発生し、同じデータソースから派生した重複した作業も増大します。
  • 分析者ごとに、データソースの理解度、データ前処理のスキルが異なるため、データセットの品質も不安定になります。
図 データ前処理に潜む、工数の無駄と分析用データ品質の問題
図 データ前処理の公共交通化を推進する

対策データ前処理の公共交通化を推進する

  • 物流では、長距離移動は鉄道で、短距離移動はバイクでのように、データ前処理でも手段を使い分けることで、企業全体での労力を削減することができます。
  • KSKPは、物流における鉄道に相当し、データソースから分析活用プロジェクトで共有するデータマート作成に適した分析プラットフォームです。
図 データ前処理の共有部品化を推進する

対策データ前処理の共有部品化を推進する

  • データソースの理解とデータ前処理のスキルが高いキーマンにより、実装の難易度や労力が高い部分の共有部品を作成し、社内へ公開します。
  • KSKPでは、データを処理するプログラムであるフローを、共有フロー化して公開する共有フロー機能で、対策を支援します。

課題自発的なデータ分析活用を活性化したい

  • 現場レベルで小さなチームで始めることが、データ分析活用の活性化の上で重要です。
  • 少人数だけれども、部門をまたがり結成したチームが、データソース、分析用データ、処理内容を、簡単に共有できる仕組みの提供が必要です。
図 自発的なデータ分析活用を活性化したい
図 一般ユーザによるセルフ型のプロジェクト管理を行う

対策一般ユーザによるセルフ型のプロジェクト管理を行う

  • KSKPでは、一般ユーザが、自発的にプロジェクトを作成して、参加メンバーや、リソースの共有範囲を管理するという、セルフ型のリソースの共有管理が可能です。

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