本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1）
データを再利用する際に気を付けるべきは、データのライフサイクル
今回は、前任者が一通り分析を行ったデータを渡された“優秀でプロフェッショナルな”アナタが、（頭の固い上司には話が通じないかもしれないけど、いつか役員が「おっ、この気の利いた分析をしたのは誰だね？」と声をかけてくる日を信じて）「このデータセットを新たに分析してみよう」という時に役立つお話です。
データ分析のライフサイクル
データの分析テーマには世の中の商品と同様にライフサイクルが存在します。それは会社によって違うかもしれません。というのも会社によってデータ分析に対する習熟度が異なり、同じ分析でも「初めてみた会社」と「そんな分析は大分前からやっている会社」とがあります。あなたの会社が、そのデータ・データ分析に関してどのステージにあるかを、想像しながら、今あるデータを分析してなにか価値あることを言えないかを考えてみましょう。
3つのステージ
データ分析のテーマには、そのデータがどのくらい分析されているのかによって、大きく3段階に分かれ、それぞれでできることが変わってきます。もしまだデータ分析が十分でない場合、「型を決める」ところから価値を生み出すことができます。仮に比較的にデータ分析が盛んになってきており、いくつかの視点で分析されている場合、その「視点を変える」ことで、これまでにないデータ結果を見出すことが価値となる場合があります。さらに、データ分析に秀でた企業・かなり分析をやっている企業でも、そのスタートが古ければ古いほど、そもそもの問いが古くなってきている場合もあることもあるので、「再考する」ことが価値を生み出すこともあります。
あなたの会社がどのくらいのステージにいるのか、データ分析に対してどのような習熟度で、今までどんな分析がされてきたのかを思い起こしながら、それぞれのステージでどのようなことができるのかをご紹介します。
（後編へ続く）
