数字を見てそれを疑問に思い、原因を調べ、影響考える事は意義のある事だと思います。
例えば、利益のグラフを見ていると、ある部門の利益が9月だけ倍になっていました。
利益が増えているので良い事ですが、何故増えたのか理由を知らなければなりません。
上記の事象では、2重計上され計算が間違っていました。そして計上するべきタイミングがずれていました。
疑問に思う事で、問題を発見する可能性は高くなります。
工場の生産管理などで異常検知の為に使われる、標準偏差という考え方があります。
平均値から1σの範囲に収まれば、全体の約70%の中に入ります。
平均値から1σの範囲に収まれば、全体の約97%の中に入ります。
よって標準偏差2σを超えると異常値である可能性が高くなります。
色々なグラフはただそれをなだめているだけではなく、そこに表示される数字に疑問を持つことにより異常を見つけ出し、影響を予想しなければなりません。
また利益が毎月減り続けている場合、なぜだろうと疑問を持たなければなりません。
そしてそれがどのような影響を予測し対策を打たなければなりません。
数字を見ていると色々な事実が見えてきます。
今ではグラフは簡単に作成できます。グラフをパワポに張り付けてきれいな資料を作るだけではダメです。そこには分析・考察が必用です。
比較するグラフとしては前年対比・予算対比・業界比較などがあるでしょう
セグメントごとのグラフは、部門別・事業別・製品別・担当別・サービス分類別・プロジェクト別などがあるでしょう。
それぞれを、売上・原価・利益率・一人当たり利益・製品あたり利益などの要素でグラフを作成し、トレンドや標準偏差や色々な手法を使って分析すれば良いと思います。
数字を集める為にはデータベースを一元化しBIなどのツールを使って色々な角度から分析すれば良いと思います。
ただしどれほど美しいグラフを作っても数字に、疑問を感じ、分析し、原因を探し、影響範囲を考察しなければなりません。
数字を疑問に思うところから全ては始まります。意外と数字を探求する事は楽しいですよ。
コメント