データ分析・ストーリーでファシリテートする力

• 「手順」としての側面と、
• 「論理構成」の両面がある

データ分析作業をはじめると、負荷がかかり、必死に作業にはいります

ドタバタとExcel、BI、R、統計ツールを使いながら其の場対応することになります

そんな時に、具体的な「手順」を示せると分担も進み、メンバーたちの作業進捗がグッとよくなります

これもデータ分析・ストーリー力

でも、アウトプットができてきて中味を評価すると重箱のすみをツツイタリ、

「後出しジャンケン」よろしく「対象設備が漏れている」「シミュレーション条件がコストだけでは足りない」

なんて指摘は・・・いつものコト

そんなときに、アウトカムまでのロジカルシンキングがしっかりしているリーダーはうろたえない！

• 起：全体の変化をつかむ：比較分析
• 承：変化の原因、特定の偏り（エリア・製品カテゴリー）を診る：全体と部分の比較・構成分析によって「なぜ」を追求
• 転：具体的に製品、価格、対象の期間（曜日、週、月）を軸に分析
• 結：結論をアクションに結び付けるシミュレーション、先々への予測分析

さらに

ストーリーには「ラブコメ」「戦争モノ」「アクション」「シリアス・恐怖モノ」など分野がわかれるように

1. ホテルや催事場などの「稼働予測」と「イールド」最大化のストーリー
2. アパレルの季節商品/キャンペーン・ストーリー
3. アセアン工場で生産している製品の輸入在庫最適化ストーリー
4. 外食チェーンの店舗POSデータから食材発注、在庫の賞味期限管理ストーリー
5. 掃除・洗濯・お料理のハウスキーパーの人繰り/「レベニュー」最大化ストーリー

などファシリテーターが「データで考える力」を発揮する場は多種多様だ。

ストーリーとシナリオについて次回はふれてみたい。