仕事で何かの説明をするときに、いろんなデータを調べます。
調べれば調べるほど、正確で完璧な資料ができると、みんな思っています。
でも、一方で、分析をしすぎると、何で判断すればいいのかわからなくなってしまうこともあります。
今日のストーリーはそんな話です。
資料作りに凝ってしまうと、肝心のビジネスチャンスを逃すことにもなりかねません。
何事も程度が肝心だということだと思います。
では、ストーリーに入っていきましょう。
“It doesn’t matter in which direction you choose to move when under a mortar attack, just so long as you move.” – Jeff Boss.
「迫撃砲の攻撃を受けているときは、移動する限り、どちらの方向に移動するかは問題ではありません。」 -ジェフボス。
迫撃砲の攻撃(a mortar attack) を受けている間は、どっちでもいいから逃げろ！ということでしょうか？
どちらに逃げるかどうかを考えている場合ではない。
とにかく動け！という意味のようです。
Years ago, I was analyzing millions of customer data points and thousands of variables like demographics, service usage, and product purchase data.
数年前、私は数百万の顧客データポイントと、人口統計、サービスの使用状況、製品購入データなどの数千の変数を分析していました。
筆者は、数年前、数百万の個客データポイントなどの分析をしていた。
他に、人口統計(demographics) 、サービスの使用状況、製品購入データなどの変数(variables) と一緒に。
たくさんのデータを分析して何を見ようとしていたんでしょうか？
I was over whelmed by the size of the dataset.
まぁ、そりゃそうでしょうね。
何万の顧客データと何千もの変数データですから…。
筆者はデータセットのサイズに圧倒されてしまった(be over whelmed) 。
Which data points should I include in mining the data?
データの検索にどのデータポイントを含める必要がありますか？
筆者はどのデータポイントを使えばいいのか、迷ったようです。
データの検索(mining)にどのデータポイントを含めないといけないんだろうか？
迷っています。
Should I exclude certain variables or people from the analysis?
特定の変数または人を分析から除外する必要がありますか？
まだ、筆者は悩んでいます。
特定の変数(certain variables) は分析から除外するべきなのか？
はたまた、特定の人を分析から除外するべきなのか？
正確な分析をしようとして迷っていると思います。
What will happen to the accuracy if I reduce the dataset size?
データセットのサイズを小さくすると、精度はどうなりますか？
まだまだ、悩んでます。
データのサイズを小さくすると、精度(accuracy)はどのようになるのか？
正確にデータ分析する方法を探しています。
とうとう、投げ出しそうです。
私は何をするべきなんだろうか？
ついに、わからなくなってしまいました。
I ended up doing nothing. I went home, ordered two pizzas, and watched a movie.
私は何もしなかった。 私は家に帰り、ピザを2つ注文し、映画を見ました。
もう嫌になってしまったんでしょう。
何もせずに、家に帰って、ピザを2つ注文して、映画を見た。
We have all experienced this at one time or another.
筆者と同じような仕事をしている人は同じような経験をしていた。
それも、1度だったり、何度もだったり…。
It is called “Analysis Paralysis.”
このことを、分析の(Analysis)麻痺(Paralysis) というそうです。
分析しすぎておかしくなってしまうということでしょうか？
Due to overthinking or too much analysis, we become indecisive and delay decision-making.
考えすぎたり、分析が多すぎたりするため、私たちは決断力を失い、意思決定を遅らせます。
正しい判断をするために分析というものはするものです。
でも、考えすぎたり(overthinking) 、分析が多すぎたり(too much analysis) するとダメです。
決断力を失い(indecisive) 、意思決定(decision-making) が遅れます。
Sometimes, we desire to please everybody, so we wait until everyone gives their opinions, which usually ends in bad decisions.
時々、みんなを喜ばせたいので、みんなが意見を言うまで待ちますが、それはたいてい悪い決断に終わります。
私たちは、みんなを喜ばせるために、みんなの意見を聞こうとします。
でも、それは、「分析の麻痺」と同じ状態になるんだと筆者は言っています。
それは、たいてい悪い決断(bad decision) に終わります。
Or, we wait for more and more information to make our analysis perfect because we want the perfect way to do things.
または、物事を行うための完璧な方法が必要なため、分析を完璧にするための情報が増えるのを待ちます。
または、完璧な方法を行うために、たくさんの情報を待ちます。
分析を完璧にするために…。
それもまた、「分析の麻痺」に陥る原因になると思います。
So what did I finally do? I analyzed smaller customer groups just to move the project forward.
それで、私は最終的に何をしましたか？ プロジェクトを前進させるためだけに、小規模な顧客グループを分析しました。
それで、筆者は最終的にどうしたのでしょうか？
最終的には、小規模なお客様の分析を行いました。
その結果で、プロジェクトを前進させた(to move the project forward) のです。
We discovered many actionable insights, did targeted customer advertising, and increased sales.
私たちは多くの実用的な洞察を発見し、ターゲットを絞った顧客広告を行い、売り上げを伸ばしました。
そうやって、小規模なお客様の分析をすることで前に進めた。
すると、多くの実用的洞察(many actionable insights) を発見した(discovered) 。
そして、ターゲットを絞った広告(targeted customer advertising) を行った。
結果、売り上げを伸ばすことができた。
I would have missed millions of dollars in sales – MILLIONS OF DOLLARS! – If I had remained paralyzed!
私は何百万ドルもの売り上げを逃していたでしょう-何百万ドル！ -麻痺したままだったら！
こうやって、前に進むことをしないで、相変わらず分析をしていたら失敗していた。
そして、何百万ドルもの売り上げ(millions of dollars in sales) を逃していただろうと筆者は言っています。
もし、麻痺した(paralyzed)ままだった(remained) ら！
Let’s snap out of analysis paralysis! No matter how small the movement, we must move!
分析の麻痺から抜け出そう！ どんなに小さな動きでも、私たちは動かなければなりません！
筆者は呼びかけています、「分析の麻痺(analysis paralysis) から抜け出そう(snap) ！」
分析ばかりして、立ち止まっていてはダメです。
小さな動きでも、私たちは動かなければなりません。
ストーリーはここまでです。
質問に移ります。
【Question】 In your company or personal life, what have you held out on or waited too long on before you made a decision?
あなたの会社や私生活において、あなたは決断を下す前に何を持ちこたえたり、長く待ちすぎたりしましたか？
会社では、いろんな問題解決にデータを集めすぎる傾向があるように思います。
ステークホルダーと協議する前に完璧な回答を求めすぎているように感じます。
ある程度で、実際に協議をするほうが効率的だと思います。
【Answer】 In my company, I think there is a tendency gathering too much data for solving the problems. I feel people seek the perfect answer before discussing with our stakeholders. To some extent, I think it is more efficient to discuss actually.
私の会社では、問題を解決するために収集するデータが多すぎる傾向があると思います。 ステークホルダーと話し合う前に、完璧な答えを求めていると感じています。 ある程度、実際に話し合う方が効率的だと思います。
今日のストーリーと同じなんですが、データを集めても進みません。
なので、ある程度の段階で実際の協議に進む方が効率的だと思います。
でも、会社の中では、完璧な案を求める人もいるので、難しいです。
【Question】 In your work, have you ever planned something over and over carefully that you ended up not doing it at all? How did you finally move forward?
あなたの仕事の中で、あなたはそれをまったくやらないことになった何かを何度も注意深く計画したことがありますか？ 最終的にどのように前進しましたか？
そのようなものは、ありません。
僕はどちらかと言うと案が完璧じゃないうちに動いてしまいます。
なので、動いて問題が起こってしまうことがあります。
【Answer】 There is nothing like that. If anything, I’ll move before the idea become perfect. So, I sometimes move fast and cause problems.
そのようなものはありません。 どちらかといえば、アイデアが完璧になる前に私は動きます。 だから、私は時々はやく動いて、問題を引き起こしてしまうことがあります。
僕は、分析があまり得意ではありません。
なので、少しその辺が甘くなりがちです。
十分な分析ができてないのに動いてしまったと言われることがたまにあります。
今日の話はここまでです。
明日もまた、頑張ります。
こうぷー
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