データギャップ分析とは何ですか？

データギャップ分析により、特定の分野でビジネスがどのように機能しているかを示す多くのメトリックのいずれかの既存のギャップが決定されます。このタイプの分析は、ギャップを確認するだけでなく、データ収集を改善することでそれらを削除する目的で行われることがよくあります。認識ギャップとも呼ばれるデータのギャップは、生産またはクライアントに提供されるサービスにおいて、ビジネスパフォーマンスのあらゆる分野にまたがる場合があります。データギャップ分析では、マネージャーまたはコンサルタントは、データの収集方法のギャップを埋めることにより、現在のパフォーマンスを改善しようとしています。ビジネス指標は一般に絡み合って相互に関連しているため、測定するギャップを決定することはしばしば困難です。このデータは、特定のエリアまたはエリアでのビジネスパフォーマンスを定量化するために使用できます。マネージャーは、データギャップ分析からの情報を使用して、優れた達成のために生産またはサービスの提供を変更しますER効率。

データギャップ分析の主な焦点は、履歴データのレビューではなく、今後の特定の領域でデータをキャプチャする手順を考案することです。本質的に、一般的に職場での運用原則は、測定されていないものが、廃棄物をトリミングして生産性を向上させる理想的な場所である可能性があるということです。データギャップ分析が発生するまで、実際の効率レベルは不明のままです。

組織のデータ収集のギャップは、通常、特定の分野でのパフォーマンスを測定するために使用するフィードバックマネージャーを削減します。たとえば、マネージャーは、特定の時間枠内で特定の製品について苦情を申し立てて、何人の顧客が戻ってくるかを知りたい場合があります。誰もこのデータを追跡していない場合、ビジネスは顧客満足度の実際のレベルを知らないかもしれません。さらに、特定の製品の問題は、そのデータのためにビジネスが実現するよりも多い場合があります不足の理由に対処する立場にある人に報告されていません。

収集されたデータのレビューは、通常、ギャップ（データが不足している領域）を見つけるために実施されます。次のステップは、通常、それらのギャップを閉じるためにどのメトリックをキャプチャすべきかを決定することです。このステップでは、多くの場合、探索的な質問をしてから、回答を取得し、そのデータをキャプチャするために一連のアクションを制定することが含まれます。データのギャップを発見するプロセスは困難な場合があります。多くの場合、どの質問が であるかを想像するのは困難です。これが、ほとんどのデータギャップ分析が、最初にどの予測機能を特定の操作に導入すべきかを決定することから始まる理由です。