データ(ファイル)の整理手法と考え方
その他、データの整理手法について、いくつか考えられますが…
その中で、実践で使える手法についていくつか紹介していきます。
< 考え方その1) >
パターン(A)
仕分ける基準を設定して仕分けてる方式(演繹法的)…名前に”xyz”が入っていると、全て”xyzフォルダ”に入れて行くように、事前に決めた基準に則って仕分けていく手法。例えば、ABC社請求書、請求書様式Aなど名前の前後の一に関係無くに”請求書”の文字がファイル名に入っていると、全て”請求書”フォルダに入れる方法。大量にある場合には、さらに、子フォルダを作成する必要があります。
もう一つは、
パターン(B)
現在あるモノからよく似た系統モノにまとめる方法(帰納法的)…こちらは、パターン(C)のようにファイル名に明確な言葉が無いが、中身的にはよく似たモノがある場合などに用いる方法。例えば、パートナー企業(外注)に関する資料で、請負と派遣が混在している場合、外注(実績成果)フォルダと言う名前のモノを作成して一旦それらに関するモノ全てそこに入れて、自社プロパー社員のモノと切り分ける方法です。
※
パターン(A)とパターン(B)は、ルールを明確にして、ルール数が少ないと混在して使用しても問題ありません。
< 考え方(その2) >
下記のパターン(C)もパターン(D)も、パターン(A)で仕分けていく場合にも、パターン(B)で仕分けていく場合のどちらでも使用出来ます。
パターン(C)
3つに仕分ける方法…【要る】【要らない】【とりあえず残す】の3つに分類してから、【とりあえず残す】の分類されたモノをゼロにするように、【要る】【要らない】フォルダに分けていく手法
もう一つは、
パターン(D)
2つに仕分ける方法…こちらは、【要る】【要らない】の二者選択。微妙なファイルについては【要る】方に格納する。ひたすら【要る】【要らない】フォルダに分けていく手法
現場として求められる思考方法の1つが、『データ整理の引き算思考』です
『データ整理の引き算思考』…最初に重要なタスクのデータを押さえてそれを中心に他のデータのタスクを組み立てる
2パターンあるのでは無いとか仮説を立ててみて、説明します
データ整理する方法 (C)…データ整理する場合に、【要る】【要らない】【とりあえず残す】の3パターンの枠組みでデータを整理する。
パターン(C)
データ整理する方法 (D)…(C)とは違い、要るか要らないかで選別する。要らない訳では無いファイルについては、要るモノの中に包括して格納しておきます。
パターン(D)
上記で説明しましたCパターンでも、Dパターンでも良いですが、繰り返す事によりデータの精度(濃度)を上げていきます
データ整理手法(その1)
比較的近い業務のファイルをマージしていく
データ整理手法(その2)
重要ではなくて、かつ小さなファイル群
データ整理手法(その3)
重要なファイル ※ただし、出来上がりファイル数は20ファイル以下程度に抑える
データ整理手法(その4)
業務フォルダ番号は、業務フォルダの作成割り込みが少ないようだと奇数番号か偶数番号
かなり多いようですと、肌感覚分かりやすく5の倍数とか 5の倍数で3桁で取っても99フォルダは作成可能
データ整理手法(その5)
ネーミング・ルール ※個別に応じて臨機応変に 会社によっては、どうしても変更出来ない場合がある
例 ABC工業xxxx案件見積書(山田作成)20200601 20200601ABC工業見積書(山田作成) など
データ整理手法(その6)
やってはいけない手法
データ整理する範囲やルールを決めずに、適当にマージして行く行為(人(管理職)マターで推し進める)
重要(A)/普通(B)/倉庫行き(C)に分類した場合に、普通(B)レベル以上でどういうファイルか把握せず拙速に大量のファイルをマージする行為
重要(A)レベルのファイルを全て纏めてしまう行為 ※ただし、ファイル数によります 少ない場合は○ 出来上がりファイル数20個以下
データ整理する前に、バックアップしていないファイル群を整理していく行為 ファイル破損リスクが発生
OCRなど機械読み取りするためのファイル群 ※ただし、読み取り機械の方が可能であり2次利用しないならマージは○
事例と効果
マージした方データ
・業務が似ているモノ
マージしない方がいいデータ
・みんなが使うファイルを日中に行う 理由:マージして、もしファイル破損すると通常業務や他に影響が発生する
・ファイルの日々大きくなるデータ 理由:マージして、ファイルの肥大化に伴って破損してしまう、ファイルが開けない危険性がある
・Excelとwordのように系統が違うファイル 理由:マージ出来ない可能性がある 内容のマージなら可能
事例
例)同名のファイル削除、似た名前のファイルの洗い出し、名寄せして一本化
パターン1
フォルダ整理、ファイル整理
データ結合、データ統合
ファイル結合、ファイル統合
デスクトップ整理、個人PCデータ整理
Excel、Word、PowerPoint
メールのマージ(メール結合)
紙媒体のペーパーレス化
パターン2
ディレクトリー構成、階層フォルダを変更
分類、仕分け
見やすく、体感的に感度とれる
グルーピング
データクレンジング・データクリーニング
パターン3
データに関するルール・ポリシーの設定
親フォルダ・子フォルダ・孫フォルダについての規則化
フォルダやファイルのネーミング・ネーミング変更
パターン4
クラウド・オンプレミスデータのマージ
コストを考えた再配置
オンプレミス⇔オンプレミス
クラウド⇔クラウド
オンプレミス⇔クラウド
クラウド⇔オンプレミス
パターン5
システムのマージ
ミドルウェアのマージ(データベースなど)