データ、アクティビティ、パフォーマンス、機能の相関関係を描くことで、企業は既存のリソースを活用してより良い利益を上げることができます。場合によっては、結果によって、調整が行われる可能性がある効率または領域が識別され、その結果、重複が排除されます。他の場合には、相関関係が予測の感覚を提供するパターンを特定したり、意思決定者が将来のために頼ることができる可能性があります。いずれにせよ、相関はビジネスで定期的に使用され、プロセスのパフォーマンスが向上します。
定義された相関
相関関係は基本的に2つ以上のものの間の比較です。 2人の従業員のパフォーマンスを比較すると、2人の従業員が同じシフトに取り組んでいるときにパフォーマンスが向上するという相関関係が見られる場合があります。単純化した形では、相関は2つの要素がステータスを変更したときにそれらの間の接続を識別します。相関は、相関がない場合は-1、ある種の影響がある場合は0、真の強い相関がある場合は1で、3つの数値形式でスコア付けされます。
投影ツール
相関関係の最も有益な用途は、ビジネスの方向性の将来を予測することです。マーケティング担当者や営業担当者が、消費者とイベントの行動と特定の種類の製品またはサービスとの間の相関関係を特定できれば、その関係を利用してビジネスを拡大し、最終的に利益を上げることができます。
方向転換
相関関係が見つかったからといって、それがビジネスにとって常に良いことであるとは限りません。相関関係が逆に機能することがあります。たとえば、市場でインフレが高まり、失業率が上がると、消費者の購買が減るため、企業は自社製品の売り上げが減少する可能性があります。この縮小または最初の要素とは反対の方向は逆相関であり、企業はこれを予想して避けたいと思うでしょう。
パフォーマンス測定
ビジネスの生産プロセスが現在どのように機能しているかという相関関係も、コスト削減につながる効率性の特定につながる可能性があります。特定の材料を使用すると製造コストが上がることをパターンが示している場合、相関関係によって管理者は製造コストを下げる代替供給を試みることができます。従業員の行動にも同じことが言えます。企業が従業員の業績が改善のための賞与支払いシステムの実装に追いついていることを発見した場合、行動の相関関係は、小さな賞与支出が生産の大幅な改善をもたらすことを示す可能性があります。
データマイニングとパターン
現代のビジネスでコンピュータが広く使用されるようになると、多くのビジネスで大量のデータとファイルが存在します。企業は、この情報を並べ替えることで、フォルダに表示されない、または業務機能の運用サイロに隔離されていないパターンを識別できることを発見しました。データの関係と相関関係、つまり「データマイニング」を探すことで、企業は既存の情報を活用して管理、顧客維持、運用の改善を図ることができることに気付きました。
