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title: "リトルデータ・スモールデータ分析熱\"も\"高まっています！｜フュージョン株式会社"
description: ビッグデータ分析について取組の記事や書籍が沢山世に出た事から、 データの大小問わず「自社のデータ」の存在や価値が見直され、事業規模に関わらず意思決定の為の根拠データとして「データ分析熱」が相変わらず...
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# [リトルデータ・スモールデータ分析熱"も"高まっています！｜フュージョン株式会社](https://www.fusion.co.jp/blog/2013/07/post-75/)

 作成者: [佐々木 卓也](https://www.fusion.co.jp/blog/author/佐-木-卓也)｜Jul 20, 2013 2:00:00 PM

ビッグデータ分析について取組の記事や書籍が沢山世に出た事から、

データの大小問わず**「自社のデータ」の存在や価値が見直され**、  
事業規模に関わらず意思決定の為の根拠データとして  
「データ分析熱」が相変わらず高まっている様に感じます。

「ビッグデータ」と言われるデータを所有する企業は  
日本でもほんの一握りなので、大抵の企業のデータは、  
**最近の言葉では「リトルデータ」「スモールデータ」といった  
言葉で表現され始めてきています。**

データの名前はさておき・・・  
経営知識、マーケティング知識、IT、統計知識を駆使して  
データを分析し、商品戦略やプロモーションに活かす事自体は、  
データ量には全く関係無く、プロセスや検証業務もほぼ一緒と思っています。

データ分析の主なプロセスとして・・・  
**①社内に存在するデータの確認  
②データ化すべき情報の確認  
③データの位置・格納情報の確認、一元化の検討  
④意思決定や現状把握に利用している帳票の確認と再検討  
⑤KPIの再設定  
⑥深堀分析取組テーマの設定  
⑦分析（モデル化等）からのアクションと検証  
⑧検証からの成功事例のプログラム化と全社化**

もしも自社には沢山のデータが無いから関係が無い、  
もしくは取組は大企業だから出来る事、と考える経営者の方がいるのであれば  
一度自社データを確認して見る所から始めてみても良いかもしれません。

「何が何個売れた」を「誰が何を買った」に、  
「このエリアでは何個売れた」を「この世代には何個売れた」に置き換えてみる、  
そんな簡単な視点の変化だけでも、新たな発見があるかもしれません。  
大きな意思決定や判断が可能なデータが眠っている可能性があります。

ビッグデータを所有する大企業ほど、プロセスは一緒でもアクション実施の調整に  
部署横断しなくてはならず、時間がかかったり、異動や人員配置が上手くいかずに  
継続的な取り組みにつながらなかったりする事も多いです。

逆にリトル・スモールデータを持つ企業が、データ分析から  
意思決定のスピードを上げる事が、  
競争優位に立つ可能性を秘めているのではないかと思っています。

最後まで読んで下さりましてありがとうございました。

 （[『ITmedia マーケター通信』2013年7月18日掲載](http://blog.marketing.itmedia.co.jp/taku1978/entry/450.html)）

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