Excelでビジネス指標の管理をやめた方がいい5つの理由

もしあなたがチームや組織のマネージャーで、ビジネスの指標をExcelで管理しようと思っているのなら、少し考え直した方が良いかもしれません。
確かにExcelは安価で、ビジネスマンなら誰もが扱える程に普及している素晴らしい製品です。(本当に)

しかし、データの種類も多様化し、扱える規模も増大した近年においては、データの利活用の可能性を狭めてしまう危険性があります。

組織においてExcelでビジネス指標を管理し、可視化や分析する場合の注意点について考えてみます。

①大量のデータに向かない

そもそもExcelは大量のデータの加工や分析には向いていません。一度に扱うならせいぜい1万行のデータが限界であり、それ以上のデータを扱おうとすれば読み込みに数十秒かかったり、重くてまともに作業できなくなります。
クライアントアプリという性質上、手元のPCのスペックに依存してしまいますし、いくらCPUやメモリを積んだところで解決するのは難しいでしょう。

大規模なデータに対しては分割して解析するといった方法が考えられますが、それだと横断的な集計が取れなかったり、日々生成されるデータの増加に適応できません。
Excelでは短期的なデータ分析が限界であり、中長期的な分析には向かないという問題があります。

②属人的かつブラックボックスになりがち

大量のデータの管理が難しいという理由から、必然的にある程度集計されたデータで管理されます。これは生データの保存コストが高く、また従来のやり方では活用しきれなかったということも原因としてあります。

しかしながら、特定の用途に向けた切り口で集計されているため、別の担当者が別の切り口で集計しようとしてもデータが削除されていて、存在しないというケースがあります。集計されたデータのみ管理されているということによって、本来活用できていたデータが欠けてしまうという問題です。

さらに、集計済みのデータは属人的であることも多く、集計の意図や背景がわからないため引き継ぎが難しく、メンテナンスコストが高いという問題も発生します。集計方法やロジックが可視化しづらく、ブラックボックスになりやすいためです。

③複雑かつ密結合になりやすい

複数のシートにまたがる集計や、中間テーブルの出力、マスタとの関係など、集計の算出フローが複雑になるほどスパゲッティコードのように手に負えなくなるでしょう。
一部のデータの変更によって、意図しない不整合が発生するなど、一つのレポートの追加に大きなコストがかかるようになります。

④ファイル管理の限界

データがファイル単位で格納されることが管理上の問題を増やしています。
ファイルの管理方法は組織や担当者によってバラバラになりやすく、また共有のコストも高くなります。
複数の担当者が同時にファイルを編集し、どれが最新のバージョンがわからないといった事態が多く発生します。

|-KPI管理シート_v1
|-KPI管理シート_v2
|-20190120_KPI管理シート
|-20190202_KPI管理シート
|-20190202_KPI管理シート コピー
|-20190202_KPI管理シート_最新版
|-20190210_KPI管理シート_最新版2

「どれが最新のファイルかわからないんですけど。。」
「ファイルの更新日見ればわかるでしょ」
(これは筆者が以前にいた職場で実際に起こったことです)

冗談ではありません。

もちろんファイルの管理方針が決まっていないというところにも課題はあります。しかしながら、これほど多くの現場で起こっているということはツールにも問題があると言えます。
これらの本質的な課題はファイル管理であるという点に起因しています。

また、月次、四半期毎など、複数のファイルに分割され、横断的に分析できないという状況にもなります。

ファイルの流出によるセキュリティリスクも無視できません。

Google Spreadsheetを使いましょう。

⑤データガバナンスが効かない

アクセス権限も設定しづらいため、誰が編集したのかわからないという問題が発生します。組織で管理する場合、事業部ごとに編集権限、閲覧権限などを細かく設定する必要があり、そのような組織のデータガバナンスを検討する場合もExcelでは限界があるでしょう。

結局何が問題なのか?

ファイル管理であること、ロジックが見えづらいこと、データの処理上限などいくつか理由は存在しますが、本質的には「データの管理(蓄積)と集計及び可視化が一緒になっていること」に起因すると思っています。

生データ、中間・集計データなどのデータ管理のレイヤーと、レポート、表・グラフなどの可視化のレイヤーを疎結合にし、それぞれのレイヤーで管理用法などのガバナンスを整備していくべきです。

アプローチ

データの管理をデータベースもしくはデータウェアハウスに集約することで、チームで恒久的にデータを扱う基盤を整備することができます。
データが小規模であればデータベースでも構いませんが、大量にあるもしくは今後爆発的に増える見込みがあるのならはデータウェアハウスを使うべきです。オンプレでのデータウェアハウスの構築・運用はコストが高いため、クラウドベースの製品を使いましょう。最近だとBigQuery、Redshift、Snowflakeなどが主流でしょう。

特にGoogle Cloud PlatformのBigQueryを活用すれば、蓄積したデータをそのままシームレスにデータポータルで可視化することができるので、まずは小さく始めたいのであれば良い選択です。

もしデータソースが複数もしくはいくつかのSaaSにまたがっている場合、ETLツールなどを活用してみるのも良いでしょう。(フルスクラッチで開発するのはお勧めしません)

一度複数のデータソースを定常的にデータウェアハウスに集約する仕組みを構築してしまえば、データポータルなどのBIツールで用途にあったレポートが柔軟に作成できるようになります。

またデータのアクセス権限なども設定できるので組織のデータガバナンスが効かせやすくなるというメリットもあります。

もしあなたが人手でデータの収集、集計、レポートの作成しているなら、クラウドサービスを組み合わせることにより自動化することができるでしょう。

従来のExcelを使った場合と、ETL+データウェアハウス(BigQuery)+BI(データポータル)を組み合わせた場合とを比較しました。

データポータルはとても使いやすく入門に最適ですが、もし本格的に取り組みたいのであれば、TableauLookerなどを検討してみても良いでしょう。

特に事業部や部署など、複数の担当者にまたがってデータ分析を行う場合、データの取得方法などが属人的になりやすくなります。組織で横断的にデータ分析、レポーティングのガバナンスを効かせたいならLookerが最適な選択肢になるでしょう。
https://ja.looker.com/

最後にデータドリブンという文化を切り拓いてくれたExcelに多大なリスペクトを。

クラウドネイティブなデータ連携サービス

Reckoner(レコナー)は、スリーシェイクが提供するオンプレミスからクラウドサービスまで、様々なデータを連携させることが可能なクラウドネイティブなデータ連携プラットフォーム(Data Integration Platform as a Service)です。
データ整備に欠かせないETL/ELTやデータパイプラインなどをノンプログラミングで実現し、従来エンジニアが必要とされていた開発・運用コストを大幅に削減できます。
https://www.reckoner.io/

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