超コスパの悪いデータ活用

データ活用してますか？

この質問の回答に対し総務省の[2020年の発表](総務省｜令和2年版 情報通信白書｜日本企業におけるデータ活用の現状 (soumu.go.jp))によると
大企業で約90.9%、中小企業で55.6%が活用していると回答しています。
2023年に入った今もう少し増えていると思われます。

今の時代、大抵の企業はデータ活用しています。
今回は切り口を変えてデータ活用のコストについて述べたいと思います。
内容次第ではコスパ最悪です。

データ分析にかかる工数

ざっと以下のようなコストが考えられます。

• データを発生させるコスト
• データを集めるコスト
• データを維持するコスト
• データが使える状態を維持するコスト
• データの可視化するコスト
• データを活用するコスト

データを発生させるコスト

主に計測器の購入費とランニングコストになります。
温度計や時計、カメラなどが分かりやすいかもしれません。
人が数を数える場合は作業工数も含みます。

• 計測器購入とランニングコスト
• 数えるなどの人件費

データを集めるコスト

よくあるのが手書きメモをエクセルやアクセスなどに入力するパターンです。
自動化する場合もありますので費用としては以下のようなものが考えられると思います。

• 入力作業工数
• ソフトウェア(RPAやERPなど)の購入費用
• ソフトウェア開発費用や作業工数
• ソフトウェアのメンテナンス費用

データを維持するコスト

案外、一番割高な維持コスト。
クラウドに移行なども考えられますが省略できても一部です。

• サーバー費用（保守切れ時に交換(約5年)）
• データ管理（データベース等）ソフトウェア費用
• サーバーメーカー保守費用
• サーバー維持のエンジニア人件費
• サーバー交換エンジニア人件費
• セキュリティ対応費

データが使える状態を維持するコスト

データを使える状態にするのは案外難しいのです。
どのようなデータがあるのか周知しなければなりません。

• データカタログ費用（構築・メンテナンス）
• バッチ処理費用（開発・メンテナンス）
• データに関する教育工数
• 処理を走らせるPC等の購入費用

データの可視化するコスト

これはエクセルやBIツールを考えていただければよいかと思います。

• エクセルやBIツールのライセンス費用
• 公開するためのサーバー費用（購入・メンテナンス）

データを活用するコスト

データを活用するのも中々楽じゃありません。

• データを取り出す（取り出してもらう）工数
• データの分析する工数
• 改善施策を検証する工数

得られる効果

で、得られる効果はというと

• 改善活動で得られる効果

です。ホントならね。

実際は

• 入力の手間を減らしました
• いつでもすぐにデータが見えます

ちょっと本末が転倒しています。
改善につながらないデータは溜めなければコストゼロです。

まとめ

データ活用には莫大なお金がかかります。
自動化の場合は数百万くらい？と考えてると大けがします。
それは構築費だけで維持費が出ません。

自動化が目的になってしまい活用が置き去りになることも多々あります。
何をすべきか、一度議論されてみてはいかがでしょう。

データは負債

おわり