データドリブンとは？DXにも欠かせないデータ分析の必要性
- 2021年11月10日
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更新日：2月5日
近年、様々な情報のデジタル化を背景に、企業には様々なデータが蓄積されるようになりました。 いわゆるビッグデータと呼ばれるものです。
しかし、そのデータを十分に活用できている企業はまだまだ多くありません。 本記事では、そうしたデータに基づいた判断を行う「データドリブン」についての概要と、どのようにすればデータドリブンな経営やマーケティングが可能なのかを解説いたします。
＜目次＞
データドリブンとは？
データドリブン（Data Driven）は、直訳すると「データ駆動」です。つまり、データに基づいて何かをすることを指します。よく、「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」といった使われ方をしますが、データに基づいた経営、マーケティングのことをそのように言うのです。
より具体的には、データで状況を可視化した上で、意思決定を行ない、組織を運営していくことです。データドリブンの真逆が、KKDとも言われている「勘」「経験」「度胸」です。勘や経験、度胸を用いることが決して悪いということではありませんが、より効率的で精度の高い意思決定をするために、データドリブンを導入することが求められていると言えるでしょう。
データドリブンな組織運営が必要とされる背景
WEBやスマホの利用が私たちの生活でいつの間にか当たり前になったと同じように、組織運営でもデータドリブンが当たり前になりつつあります。まずはデータドリブンな組織運営が求められる背景について考えていきましょう。
デジタル化によってビッグデータが蓄積された
ITやデジタル技術の発達により、あらゆるシーンでデータの取得がしやすくなりました。その結果、多くの企業がサイトや広告をはじめ、デジタルサービス提供など様々な手段を用いてデータを集め、ビッグデータとして蓄積・保有し、そのデータをビジネスの判断材料に使おうという動きが加速しているのです。今や、データ活用しないことは機会損失にも繋がると言える程になっています。このデータを扱う専門家であるデータサイエンティストのような人材が重宝されるわけです。
顧客ニーズの多様化や消費者行動の変化
インターネットやSNSの普及により、顧客のニーズや消費者行動は多様化しています。多様化しているということは、ニーズや行動のパターンが増えているということなるので、勘や経験だけでは推測がしづらいものです。昨日までの勝ちパターンが急に通用しなくなるということが現実に起きています。そこで、実際のデータに基づいて客観性のあるデータドリブンな意思決定が重要視されているのです。
企業IT環境の進化
企業内でもデータを活用できる環境が進化しています。勤怠などの社員管理から採用、経理、マーケティング、営業などあらゆるシーンでデジタル化が進んでいます。SaaSサービスの充実やマーケティングツールが普及し、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使えば、社内のデータを簡単に可視化できるようになりました。データは生の状態では一部の人しか理解できませんが、可視化することによって多くの人が共通認識を持つことができるようになります。
データドリブンを取り入れる３つのメリット
それでは実際に企業がデータドリブンを取り入れるメリットについて確認していきましょう。
顧客のニーズを理解できる
データドリブン経営やマーケティングでは企業にある様々なデータをもとに現状把握を行ないます。データに基づき現状把握を行なうことで、勘や経験では分からなかった顧客のニーズを理解できる可能性があるでしょう。顧客ニーズが分かれば、それに応じて顧客へのサービスをカスタマイズすることが可能です。結果としてCX（カスタマーエクスペリエンス）の向上につながるでしょう。
精度の高い意思決定を可能にする
前述したとおり、顧客ニーズや消費者行動は多様化しています。さらに変化するスピードも早くなっており、勘や経験に頼る意思決定は時代遅れになってしまうこともあるでしょう。データに基づき客観的に意思決定を下すことは、迅速且つ精度の向上につながります。データという資料があることで、属人的だった意思決定という作業に客観性を持たせることが可能です。
売上や収益率を改善できる
BIツールなどを使えば、リアルタイムで自社の売上や財務状況を可視化することができます。変化が激しい現代においては、まず自社の現状を客観的に把握するということが大切です。売上や財務状況を都度確認することで、次の戦略をタイムリーに策定することができるでしょう。時代に合った収益の高い商品の拡販に注力できるなど、結果として売上や収益率の向上につながります。
データドリブンを行う方法
データドリブンは現代において企業が競争力を高めていくために必須の考え方です。具体的にデータドリブンを行なう方法を確認していきましょう。
データ収集・統合
まずはデータを集めて統合することから始めていきます。企業では複数のシステムを使っているケースが多いでしょう。その場合、データが分散されていたり、似ているデータが多くあったりすることがあります。データの収集はもちろんですが、似ているデータは一元管理して統合することが大切です。
データの「見える化」
収集と統合した生データは普段から取り扱っている人以外では理解しにくいかもしれません。そこで次のステップとしてデータの「見える化」を行ないましょう。実際にデータドリブンな意思決定を行なうためには、膨大な生データではなくBIツールなどを使って可視化したデータを参照する必要があります。
データ分析と戦略策定
可視化されたデータを眺めているだけではデータドリブンな経営とは言えません。データを分析して、仮説と戦略を立てていくことが大切です。戦略立案に高度な分析が必要であれば、データサイエンティストや外部のコンサルタントに頼るという方法もあります。
PDCAを回す
策定した戦略を実践した後は、必ず結果をデータとして確認しましょう。良かった悪かったという結果だけでなく、そこに至るまでの過程をデータとして残すことで次の戦略立案につながります。
常にデータに基づいたPDCAを回すことが、データドリブンだと言えるでしょう。
データドリブンとDXの関係
グローバル競争の中で企業が生き残っていくためにはDX推進が必要不可欠です。その中心とも言えるのがデータドリブンな組織運営でしょう。
以前は勘や経験に頼って意思決定をしていた企業は、そもそもデータに基づいて物事を決定するという風土がありません。そこにいきなりAI活用などツールを持ってきても、DXによる企業変革は進まないでしょう。
まずは既に社内にあるデータの基盤をしっかりと整えることを意識することが大切です。その後、AI活用など先端技術を使うことで、DX推進を加速させることが可能です。
データドリブンを実行していく上での課題
データドリブンな経営やマーケティングを進めていく上で課題となるのが、ずばり人材の確保です。
データドリブンな意思決定を行なうためには、データの収集や統合、分析といった作業が必要となります。普段からデータを取り扱っていない人に、急にこの作業をしてもらおうと思っても、なかなか上手くいかないのが現状でしょう。
データサイエンティストなどの人材は、高まるDX需要により枯渇しています。優秀なデータサイエンティストの確保は厳しい状況が続ているのです。
将来を見据えてデータドリブンを進めるのであれば、時間を掛けてでも社内でデータに精通した人材を育成していく必要があるでしょう。
まとめ
ITとデジタル技術の発達により、以前よりデータドリブンの組織運営を行なうことのハードルが下がっています。しかし、データに精通した人材の不足もあり、思ったような結果につながっていない企業が多いのが現状です。 今後、日本の企業がグローバル競争で生き残っていくためには、デジタル技術の活用と同様にデータドリブンな組織運営が必要不可欠となります。KKDに頼った組織運営をしているのであれば、いち早く脱却して、データドリブン経営を目指していきましょう。
