ビッグデータ時代のサードパーティデータ企業とパーティA企業の違い

今はビッグデータの時代であり、データによる価値創造やデータマイニングといったホットな言葉が話題になっています。企業は徐々にデータの重要性を認識し、データが本当にビジネスに役立つことを期待してデータ部門を設立しました。さらに、データサービスに特化したサードパーティ企業が数多く登場し、データを生成する側がデータ分析の負担を分担し、より価値のあるパターンを発見し、ビジネスレベルを継続的に向上させ、ビジネス上の問題を発見できるように支援したいと考えています。この観点から見ると、甲と第三者データサービス会社の当初の意図は一致している。　

では、サードパーティ企業でデータサービスを提供する場合と、ファーストパーティ企業でデータサービスを提供する場合の違いは何でしょうか。今日、Ma Haixiang は、近年のサードパーティ企業がファーストパーティ企業にデータサービスを提供してきた経験に基づいて、データサービスに関する両者の違いを簡単にまとめました。

1. 違いを追求する

データサービスに関する第三者企業と当事者A企業間の協力モデルには、おおよそ以下の種類があります。

（１）交通データの長期監視 - 日次、週次、月次レポートの定期的な提供。

（２）臨時プロジェクト - 甲側のニーズに基づいてプロジェクトを開始し、指定されたプロジェクトサイクル内でプロジェクトの研究結果を報告書の形でまとめる。

協力の形態にかかわらず、サードパーティのアナリストは分析プロセスにおいて常に孤独であり、データへの依存度が高くなっていると馬海翔氏は感じています。分析対象の環境内にいないので、オペレーションが最近何をしているのか、製品がどのような計画を持っているのかがわかりません。つまり、相手が何に注力しているのかがわかりません。

甲社が社内でデータを扱う場合、連携方法は実際には上記の 2 つと同様です。詳細のみが異なります:

（１）調査を実施する前に、プロジェクトの背景や製品や運営担当者の混乱について詳しく把握します。

（２）研究中に説明できないデータの問題に遭遇した場合は、いつでも関係者にフィードバックを求めることができます。ビジネス同僚と協力してデータ異常の原因を分析します。

（３）調査終了後、全体の調査結果を報告し、次回の改善戦略と計画をビジネス関係者と協議し、次回調査の実施時期について合意する。

そのため、条件が限られているため、当初の意図は甲の意図と一致しているものの、企業との詳細なコンタクトが取れないため、最終目標は厳密かつ専門的なデータ分析レポートを完成させることしかできません。フォローアップについては、甲がこの報告書をどのように活用し、どのように業務改善していくのか、業務改善につながるのか、といった一連のフォローアップ作業については不明である。したがって、サードパーティ企業の出力は、ビジネスチェーン全体で必ずしも閉ループを形成できるとは限りません。　

しかし、馬海祥は、これは確かに避けられないことだと感じていた。ほとんどの企業、特に中国の企業は、社内データのプライバシーを非常に重視しており、第三者企業に対して完全にオープンにはしないと思います。したがって、両者間の協力は比較的浅いレベルに限られています。現段階では、サードパーティ企業がビジネス ループを真に完了することはまったく不可能です。

時間の経過とともに、サードパーティのデータアナリストは、優れたレポートの作成を最終目標とすることに慣れてきました。

2. さまざまなプレゼンテーション形式

サードパーティ企業とクライアント企業の協力では、プロジェクトの価値がレポートに反映されるため、レポートの制作は美しく、かつ「コストパフォーマンスが良い」と感じさせるものでなければなりません。数ページしかない PPT は最終出力として使用できません。研究結果を説明するのに役立つ複雑なモデルを構築できれば、その研究結果はより価値のあるものになります。

そして、甲社内では、この研究結果を見て、私が何ができるのかを皆が知りたがっています。モデルが複雑すぎて製品担当者が理解できなかったり、圧倒されたりする場合、そのモデルは意味がありません。逆に、特定の問題に関する研究は、たとえそれが数ページの論文といくつかのデータであっても、製品担当者を非常に興奮させます。

たとえば、データに何らかの現象や問題が時々見られる場合は、簡単な要約を作成し、数ページの紙を印刷して、製品や運用の同僚と話し合うことができます。ビジネスの最前線にいる同僚がこの現象をどのように見ているか、また、いくつかの重要な運用戦略が特定のデータ結果に影響を与え、実際の問題ではなく異常なデータ結果を引き起こしているかどうかを調べます。他の異常な要因の影響を受けずにこの現象が依然として発生する場合は、プロジェクトを立ち上げて、問題の原因を突き止めるために時間を費やす必要があります。

3. 業界標準に対する異なる理解

サードパーティのデータ企業は、同じ業界の複数の企業にサービスを提供しているため、同じ業界の企業の同じビジネスモジュールをまとめて、業界標準を作成します。企業の秘密を漏らすことなく、業界標準のデータを顧客に提供します。これにより、各企業は業界内での自社の立場を明確に理解し、表面的には良さそうに見えても、業界標準と比較すると実際にはあまり良くないデータを知ることができます。これもサードパーティデータ企業の最大の価値だと思います。

しかし、中国のインターネット業界の現状は、誰もがデータについて依然として口を閉ざしており、第三者の関与をあまり認めたくないという状況です。その結果、業界標準は存在しません。データ結果の品質は経験にのみ依存します。この点については、私が Ma Haixiang のブログで公開した記事「製品の市場調査とデータ分析を実施する方法」をお読みください。

4. 達成感は違った形で表れる

サードパーティデータ会社の中核業務は、データの収集と分析です。そのため、データレポートの作成を担当するデータアナリストの作業結果は、誰でも簡単に見ることができます。そのため、会社からも高く評価されています。

当事者 A の会社では、データ サービスは製品および運用担当者にサービスを提供する機能ラインです。おそらく仕事の価値は、ビジネスチェーン全体が完了した後にのみ反映されるのでしょう。ビジネスチェーン全体にわたっても、プロセス全体におけるデータの役割をどのように評価するかは、依然として難しい作業です。しかし、データ アナリストとしては、自分の分析によって製品や運用の問題が発見され、製品エクスペリエンスや運用メカニズムが改善されたことがわかると、アナリストは興奮し、次のプロジェクトに急いで取り組む意欲が湧きます。

サードパーティの会社から新しいエンタープライズ企業に入社して初めてのプロジェクトに取り組んだとき、プロジェクト報告の日に製品スタッフから評価を受けたことを覚えています。その時はとても嬉しくて、自分の仕事が認められたと感じました。製品担当の同僚が承認したのだから、リーダーもきっと良いと思うはずだと思いました。しかし、結果は全く逆でした。上司は、私が次の成果をフォローアップする予定がないことに困惑していました。真剣な話し合いから、私はA社ではデータが本当に製品の改善や業務に役立てられていることを深く実感しました。調査結果が問題の要約と整理だけであれば、基本的には作業の 50% しか完了していないことになります。まるで医者が患者のレントゲンを撮っただけで、その後は無視したかのようです。

馬海翔のブログコメント:

まとめると、これら 2 種類のデータ分析作業の違いから、データ分析の焦点はデータではなく、実用的な問題を実際に解決する方法にあるという経験が得られました。データ アナリストの究極の価値は、どれだけ多くの統計ツールを使用できるのか、どれだけ多くのデータ モデルをマイニングできるのかではなく、ビジネスを真に理解することです。データの結果を見ると、どのビジネスに問題があるかがわかり、ビジネスの問題を見ると、どのデータを分析すれば問題の原因を理解できるかが明確にわかります。もちろん、より広い視点で、すべての企業がサードパーティ企業と協力し、サードパーティ企業を通じて業界標準を確立する意欲があれば、データは最終的により大きな価値を持つことになります。

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原題: ビッグデータ時代のサードパーティデータ企業とParty A企業の違い

キーワード: ビッグデータ、サードパーティ、データ