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競争激化時代を勝ち抜く「データドリブンカンパニー」になるために必要な5つの手順

2022.07.27

「ビッグデータ」「データドリブン」など、最近はいかにデータを効率よく利用できるかが重要になっています。こうした背景もあり、多くの企業ではデータ活用に向けてさまざまな取り組みをしているでしょう。

しかし、「本当にデータを活用する必要があるの?」「どのようにデータを活用すれば良いの?」と悩んでしまう企業様も多いと思います。

そこで今回は、データを活用する考え方となる「データドリブン」について解説しましょう。

知ってるようで知らない「データドリブン」

データドリブンとは、今までの経験や勘を頼りにした判断ではなく、さまざまなデータを分析した結果によって意思決定をする考え方です。データ活用をしていない企業の多くは、長年の経験を元にさまざまな判断をしています。

例えば、企業で新しい新商品を発売するときに、どれくらいの生産数にするかを決めるとします。データ活用をしない場合は、「このカテゴリの新商品であれば大体5,000個程度売れるだろう」などの経験を頼りにした判断をしてしまうでしょう。

一方でデータドリブンな企業の場合は、「最も近い商品が過去1ヶ月で10,000個売れた実績があるため、今回も同等の数を生産しよう」といった判断をします。

このように、データドリブンな企業であるほど根拠を持った数字でビジネス上の判断をしていけるため、より良い結果を招きやすくなるのです。

データドリブンが必要とされる3つの背景とは

データドリブンが必要とされるのは、主に以下3つの背景があります。

  1. 市場競争の激化
  2. 顧客ニーズの変化
  3. テクノロジーへの追従

理由1:市場競争の激化

最近は、多くの業界で企業同士の競争が激化しています。今までは、業界の大手と言われている企業がシェアを高めており、追従する形で中小企業が続いていました。

しかし、最近はベンチャー企業が多く設立されることで、今までになかった新たなビジネスモデルが登場しやすくなり、大手企業といえど安心できる状況ではなくなっているのです。

そのため、多くの企業では日々競争が激化する業界の中で生き残っていくためにも、最適な判断を繰り返していく必要があります。データドリブンは、他の企業よりも優れた施策を実施していくときの判断材料となるため、競争が激化する現代だからこそ求められているのです。

理由2:顧客ニーズの変化

企業にとって、顧客のニーズを満たす商品やサービス提供が必要不可欠です。近年は、テクノロジーの進歩に伴って顧客ニーズも大きく変化しています。

今までは、顧客が直接店舗へ足を運んで購入するケースが多かったため、地域ごとの競争となっていました。しかし、最近ではインターネットへ簡単にアクセスできる時代となったのに加えて、オンラインショッピングが積極化してきています。そのため、インターネットから取得した情報を元に顧客が判断するため、今まで以上に商品やサービスに価値を求めだしているのです。

理由3:テクノロジーへの追従

AIやビッグデータといった最新のIT技術には、ほとんどのケースでデータが必要となります。AIの場合には、大量のデータを学習させることでAIの精度が上昇していき、AI自身が判断をしてくれるようになるのです。

こうした最新のテクノロジーは、多くの企業が活用することによって人的コストの削減や業務効率化につながります。コストを削減することで、新たな商品やサービス開発に時間や費用をかけられるため、今まで以上に企業の売上向上が期待できるでしょう。

データドリブンな企業を目指すために必要な5つの手順とは

データドリブンな企業を目指すためには、以下に記載した5つの手順にしたがうのが重要です。

  1. データの収集
  2. データの加工・変換
  3. データの集約
  4. データの見える化・分析
  5. 分析結果の実施

手順1:データの収集

まずは、何といっても対象となるデータ収集から始めます。データがなければ分析ができないため、どれだけデータを用意できるのかが重要となるのです。

企業によっては、データといってもさまざまな種類のデータソースが考えられます。例えば、オンプレ環境で構築されているデータベース、クラウド上に格納されているデータベース、Excel等でデータ管理しているものなどさまざまです。

こうした社内にあるデータソースを洗い出すことで、最終的なデータ分析でもより精度の高い情報を算出できるでしょう。

手順2:データの加工・変換

続いて、さまざまなデータソースを加工していく作業です。データの加工や変換では、最終的に収集するDWHなどの大規模データベースへ格納するためにも必要となります。

具体的には、データソースの各項目ごとに格納先となるデータベースの項目とマッピングをしていきます。マッピングをするときには、データのフォーマットが異なることでそのまま格納できないため、格納先のフォーマットに合わせる作業が必要となるのです。

手順3:データの集約

データの加工が完了した後は、DWHなどの大規模データベースへデータを集約していきます。DWHとは「Data Ware House(データウェアハウス)」の略で、大量のデータを取り出しやすい形で保存できる倉庫のようなものです。

DWHに格納することで、後ほどの分析作業を効率的に実施できます。

手順4:データの見える化・分析

データの見える化では、BIツールを活用します。BIツールとは、企業内にあるデータを自由自在に扱えるツールのことで、データに関する専門知識が不要でデータを扱えるのです。

BIツールを利用しない場合、データベースから取り出すために情報システム部などの専門知識を持つ担当者が、SQLやAccessなどを活用してデータ抽出をします。その後、営業担当やマーケティング担当者が分析をし、さまざまな施策を打ち出していくのです。しかし、ユーザー自身がデータを取得できないため、待ち時間が発生して業務効率が悪くなってしまっています。そこで、BIツールによってユーザー自身がデータ取得できる環境を構築することで、業務を効率よく回していけるのです。

手順5:分析結果の実施

データ分析が実施できた後は、結果に基づいたアクションプランをこなしていきます。アクションプランを立てることで、実際に効果が出るかを測定していけます。

例えば、年齢ごとの売上データをもとに販売する商品を変えてみたり、季節によって売上が変わる商品を売上が見込まれる時期に発売してみたりなどです。

アクションプランを実施した後は、どれくらいの効果が得られたかを振り返り、次回以降に生かしていくのが良いでしょう。

まとめ

今回は、データ活用の考え方となる「データドリブン」について解説しました。

データドリブンは、経験や勘を頼りに判断するのではなく、企業にあるさまざまなデータをもとに判断する考え方です。近年は、業界内の競争激化や顧客ニーズの変化に対応するためにも、データドリブンな企業に変わっていくのが重要です。

これから業界内で生き残っていくためにも、今回の記事を参考にデータドリブンな企業を目指していきましょう。

文/長谷川貴之

編集/inox.


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