データ活用を進めようとしたものの、どこから始めるべきか、どう進めていけばいいのか迷っていませんか？データを活用したいけれど、何がゴールかもはっきりしておらず、社内でデータの文化も根付いていないと、いくらツールを導入しても効果を感じられないかもしれません。
この記事では、成功するデータ活用に必要な6つの要点をご紹介します。
データを活用する際、データベースと分析ツールを入れたら終わり、というわけではありません。むしろ、それだけでは無駄なコストがかかってしまって、データ活用ができずに終わってしまいます。
3年後、5年後を見据えてデータ活用の準備を進めることで、生産性高く事業を進めることができます。6つのセクションを通して、データを有効に活用し、無駄の削減と事業を進めましょう。
なお、当コンテンツは以下の6つの記事に分かれています。
データに対するビジョンとアプローチ
ビジョンとバリューを考えるということは、会社が取るビジネス戦略やIT戦略に対して、データ施策、プログラムや業務プロセスを合わせるということです。
一般的に、データによって生まれる価値や差別化は、以下の2通りです。
- データの収益化（攻めのアプローチ）：データ駆動型のインサイトやビジネスプロセスを活用することに焦点を当てる
- データ基盤の強化（守りのアプローチ）：データの収集、保存、処理を行い、法規制やコンプライアンスと協力しながらデータを管理することに重点を置く
この二つの概念は、両軸で進めていく必要があり、どちらが欠けてもデータ活用をする上で必要な基盤と成果を得ることはできません。
詳しくは、以下のテーブルをご確認ください。
| 攻めのアプローチ | 守りのアプローチ | |
|---|---|---|
| 主要目標 | 競争優位性の向上 | データのセキュリティ、プライバシー、完全性、品質、法規制の遵守、ガバナンスの確保 |
| 主な活用方法 | データ分析、モデリング、可視化、変換、強化の最適化 | データの抽出、標準化、保存、アクセスの最適化 |
| データ管理の指向 | 柔軟性 | 管理 |
| アーキテクチャのサポート | MVOTs（複数のバージョンの真実） | SSOT（単一の信頼できる情報源） |
攻めと守りのデータ活用を両軸で進めることで、データを活用した先のビジョンやバリューを明確にすることで、以下のような「明確な価値」を生み出せるようになります。
- 最大限の自動化と省人化が可能
- 意思決定に必要な根拠を明示可能
- 多角的な洞察とアイディアの掘り出しが可能
- 大人数でも共通認識をもって連携可能
- 独自のデータ抽出と共有により、独自のデータ文化を企業全体に展開可能
なお、データの分析には、以下の種類・手法があり、いずれも攻め・守りの施策に活用できます。
攻めと守りで分析手法を変えるのではなく、目的を変えて分析手法を活用する、ということを覚えておきましょう。
- 記述分析 (Descriptive analytics)：
一般的な静的なリスト/表形式のレポートなど - 診断分析 (Diagnostic analytics)：
相関分析、トレンド分析など - 予測分析 (Predictive analytics)：
キャッシュフロー予測、顧客離脱予測など - 処方分析 (Prescriptive analytics)：
販売活動の推奨、製造推奨など - 認知分析 (Cognitive analytics)：
ビデオ/画像/音声での感情分析、電話通話での音声認識など
そうは言っても、分析手法とそれらで実現できることが分かっていても、分析が行われないと意味がありません。
次のセクションでは、データを活用する組織の文化醸成についてご紹介します。分析結果を、現場の方たちに使ってもらえるような組織の仕組みについて理解していきましょう。
