データギャップ分析とは

データギャップ分析は、特定の領域でビジネスがどのように実行されているかを示す多数のメトリックのいずれかで既存のギャップを決定します。 このタイプの分析は、多くの場合、ギャップを確認するだけでなく、データ収集の改善を通じてギャップを除去する目的で実施されます。 認識の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の業績のあらゆる領域に及ぶ可能性があります。 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ます。 通常、ビジネスメトリックは相互に関連しており、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。

幅広い商業活動を対象とする統計およびパフォーマンスデータは、多くの場合マネージャーによって収集されます。 このデータを使用して、特定の分野の業績を定量化できます。 管理者は、データギャップ分析からの情報を使用して、サービスの生産または提供を変更し、効率を向上させます。

データギャップ分析の主な焦点は、履歴データの確認ではなく、特定の領域のデータをキャプチャする手順を考案することです。 基本的に、一般的な職場の動作原理は、測定されていないものが廃棄物を削減し、生産性を向上させる理想的な場所になる可能性があるということです。 データギャップ分析が行われるまで、効率の実際の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、管理者が特定の領域のパフォーマンスを測定するために通常使用するフィードバックを減らします。 たとえば、管理者は、特定の期間内に特定の製品に関する苦情を返す顧客の数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可能性があります。 さらに、特定の製品に関する問題は、データが不足の理由に対処する立場にある人々に報告されていないため、企業が認識するよりも多くなる可能性があります。

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）を見つけるために行われます。 次のステップは、通常、これらのギャップを埋めるためにどのメトリックをキャプチャする必要があるかを決定することです。 このステップでは、多くの場合、探索的な質問を行い、回答を取得し、一連のアクションを実行してそのデータを取得します。 データのギャップを発見するプロセスは、多くの場合、どの質問が尋ねられていないのかを想像するのが難しいため、困難な場合があります。 これが、ほとんどのデータギャップ分析が、どの予測機能を特定の操作に理想的に導入するかを最初に決定することから始まる理由です。