社内の課題をデータドリブン経営で解決！
実践するための手順や注意点を詳しく解説

近年では、ビジネスシーンで「データドリブン」という言葉を耳にします。データドリブンとは、社内外のさまざまなデータを駆使して課題解決策を見つけたり、新たな戦略を決めたりする考え方です。このような考え方を経営全般に活用することを、データドリブン経営といいます。

データドリブン経営を実践するには、データの扱い方や分析手法の知識などを理解することが重要です。経営にさまざまなデータを活用することで、意思決定のスピード向上や製品品質の向上といったメリットが生まれます。

本記事では、データドリブン経営の概要や重要性、実践方法などを詳しく解説します。経験や勘にもとづく経営から脱却したい方は、ぜひ参考にしてください。

データドリブン経営とはデータの分析結果をもとに戦略や方針を決定する方法

まずは、データドリブン経営の概要と、DXとの関係性について解説します。

データドリブン経営の概要

データドリブン経営とは、人間の経験や勘ではなく、客観的なデータをもとに戦略や方針を決定する方法です。データには製品や顧客、市場など、事実を表す情報が含まれているため、戦略や方針の根拠が明らかになります。

また、データドリブン経営では、さまざまなデータ同士の関連性や法則性から成功確率を求めます。そのため、経験や勘を頼りに何となく物事を進めるより、成功につながる可能性が高まりやすいといえるでしょう。

ただし、経験や勘が悪で、データが正しいというわけではありません。例えば、見込み客の反応から確度を読み取るなど、定性的な情報を判別するには経験や勘が頼りになるケースも多いものです。経験や勘をいっさい排除するのではなく、データドリブンな考え方と組み合わせて戦略設計や方針決定に活かすのが効果的です。

データドリブン経営とDXとの関係性

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、ビッグデータやAIなどのデジタル技術を駆使して、ビジネスモデルや製品、企業文化など、組織全体の構造を変革することです。

DXを実現するには、デジタル技術を最大限に活用できるよう、社内体制そのものを大幅に見直す必要があります。

具体的には、新旧システムの入れ替えや業務のデジタル化に加え、ITツールを活用するためのデータ分析基盤の構築といった作業が発生します。すると必然的に、社内でさまざまなデータを管理し、それを活用しなければならないため、データドリブン経営の思考が欠かせません。

データドリブン経営が注目されている3つの理由

データドリブン経営が注目されるようになった背景には、いくつか理由が存在します。
ここでは、3つの理由をもとにデータドリブン経営の重要性を解説していきます。

IT技術の発展

IT技術の発展に伴い、クラウドサービスやSaaS、業務アプリなど、ビジネスシーンで活用できるデジタルツールの種類が大幅に増加しました。このようなデジタルツールからは膨大な量の情報（ビッグデータ）を収集・蓄積できます。

ビッグデータは、ヒト・モノ・カネと同様に企業の重要な資産です。そのため、社内に蓄積された情報を活用せずにビジネスを進めるのは、企業競争力の低下につながりかねません。製品や顧客、市場などのあらゆる情報を有効活用できる環境下だからこそ、データドリブン経営を実践して競争力を高める意義があります。

顧客の行動傾向や価値観の多様化

行動傾向や価値観の多様化した顧客のニーズを捉えるためにも、データドリブン経営が重要です。

現代は一つの商品やサービスを購入する場合でも、WebサイトやEC、SNS、テレビなどの多様な情報収集手段が存在します。そのため、顧客一人ひとりがどのように購買へと至るのか、その行動傾向を探るのが極めて難しい時代だといえます。

このような環境下で経験や勘だけを頼りにしていても、顧客のニーズを捉えきれません。そこで、Webサイトの閲覧履歴やECでの購入履歴など、データを活用して顧客のニーズを予測することが重要となります。

業務の複雑化

顧客の行動傾向や価値観の多様化により、企業はそれらに合わせて柔軟に商品やサービスを提供しなければなりません。結果、従来のオペレーションを変える必要があるため、業務がいままで以上に複雑化します。

複雑化する業務を効率良く進めるには、データドリブン経営の考え方が欠かせません。例えば、カスタマーサポートの分野では、応答率や平均応答速度などのデータを参考に、従来の業務の効率性を見直せます。

データドリブン経営に取り組むメリット3選

データドリブン経営を実践するメリットは次の通りです。

• 迅速に意思決定を行える
• 製品やサービスの品質改善につながる
• 従業員の生産性を向上できる

このようなメリットを理解すると、データドリブン経営に取り組んだ際の具体的な効果をイメージできます。以下でそれぞれのメリットについて詳しく解説します。

迅速に意思決定を行える

データドリブン経営を実践すると、リアルタイムのデータを活用できます。市場の変化や顧客の反応、営業の進捗具合など、タイムラグのない情報を瞬時に収集できるため、より迅速な意思決定につながります。問題が深刻化する前に対処できるのが利点です。

また、意思決定のスピードは企業競争力にも影響を与えます。市場の変化を敏感に察知し、それを経営戦略へと即座に反映させることで、競合他社よりも素早く最適な施策を展開できるでしょう。

製品やサービスの品質改善につながる

WebサイトやEC、実店舗などからあらゆる情報を収集し、データ分析を行えるのがデータドリブン経営の特徴です。収集する情報のなかには、顧客の声やフィードバックなども含まれているため、そのデータを分析に活かせば製品やサービスの品質改善につながります。

製品やサービスの品質が高まると顧客満足度の向上に寄与します。データを活かしてロイヤルカスタマーを増やし、さらにその顧客の意見やフィードバックを製品・サービスの改良につなげるというサイクルが生まれるためです。このサイクルを繰り返し回転させることで、売上の向上に大きな効果を発揮します。

従業員の生産性を向上できる

データドリブン経営では通常、さまざまなデジタル技術を駆使して業務を遂行します。仮にクラウドサービスやSaaSなどを導入し、オンライン上で業務が完結するようになれば、紙媒体が中心の非効率的な作業や、業務場所の制限などが徐々に減っていくでしょう。

従業員が効率良く業務を行えるようになると、余った時間をコア業務に注力できます。単なる業務効率化だけでなく、生産性向上につながるのがデータドリブン経営のメリットです。

データドリブン経営の注意点2選

データドリブン経営には、メリット以外にいくつか注意すべきポイントも存在します。

• データを活用する基盤を整えなければならない
• 専門人材を採用・育成する必要がある

注意点を正しく理解すれば、事前に適切な対処法を考案できます。以下で2つの注意点について解説します。

データを活用する基盤を整えなければならない

データドリブン経営を実現するには、情報を効率良く収集・分析するための基盤が必要です。特に、膨大な量のデータを処理しなければならない大企業では、ローデータ（未加工のデータ）を集約するためのデータレイクや、加工済みのデータを格納するDWH（データウェアハウス）など、新たにさまざまなシステムを導入することもあるでしょう。

このような仕組みを構築するために大きな手間やコストがかかる点に注意が必要です。いきなり組織内のすべての環境を変えようとすると、システムトラブルやヒューマンエラーが発生し、混乱を招く可能性があります。

そのため、特定の部門のいち業務から始めてみるなど、スモールスタートを意識し、段階を追って展開するのがおすすめです。

専門人材を採用・育成する必要がある

社内のさまざまなデータを活用する際は、専門的な知識や技術を備えた人材が求められます。例えば、分析用のデータ加工やアルゴリズムを設計するデータサイエンティスト、あるいは分析結果を可視化したり仮説検証を行ったりするデータアナリストなどの人材が代表的です。

社内にこのような人材がいなければ新たに採用する必要があります。状況によっては既存の従業員をいちから育成することもあるでしょう。そのため、専門人材を採用・育成するためのコストや期間など踏まえ、綿密な計画を立てることが重要です。

データドリブン経営を実現するための4つの手順

データドリブン経営を実践するための手順は次の通りです。

1. 実施範囲を明確にする
2. 収集すべきデータの種類を洗い出す
3. データ分析基盤を構築する
4. 分析データの活用

ここでは、各手順に沿って具体的な進め方やポイントを解説します。

1. 実施範囲を明確にする

データドリブン経営を実践する前に、まずは実施範囲を決定します。

社内にはさまざまな部門や部署がありますが、なかでもデータを活用しやすい領域から始めるのがおすすめです。営業活動の進捗状況や売上計画を可視化できる営業部門、オウンドメディアや広告、メールマガジンなど、さまざまなリード情報を収集できるマーケティング部門が代表的です。また、顧客満足度の向上のため、カスタマーサポート部門のデータを活かすなど、目的をもとに実施範囲を定めるのも良いでしょう。

最初に限定的な範囲からデータドリブン経営を実践することで、大きな失敗や混乱を避けられます。他部門へと発展する際に、過去の成功ノウハウを活かせるのも利点です。

2. 収集すべきデータの種類を洗い出す

企業の規模が大きくなるほど、幅広い種類の業務システムを活用する機会が多くなります。加えて、見込み客や顧客と接するためのチャネルも煩雑になりがちです。すると、収集できる情報量がおのずと増えます。

膨大な量のデータをすべて取り扱うのは、リソース的な観点から現実的とはいえません。そのため、「収集できるデータ」ではなく、優先順位をもとに「収集すべきデータ」を洗い出すことが大切です。あらかじめどのようなデータを集めるべきか決めておくと、効率良くデータを活用できるでしょう。

3. データ分析基盤を構築する

データ分析基盤とは、データの収集から加工、分析、可視化までの一連のプロセスを実現するための仕組みです。データ分析基盤を構築するには、一般的に次のようなツールを導入して一連のプロセスを形成します。

1. データレイク：Webサイトや広告などから収集したローデータを蓄積
2. DWH：ローデータから必要なデータのみを抽出し、構造化した状態で格納
3. ETL：分析用にDWH上のデータを加工
4. データマート：加工したデータを格納
5. BIツール：加工済みのデータを分析し、グラフや表などで可視化

このようなプロセスを経由することで、スムーズにデータを活かせます。ただし、基盤構築には高額な予算や専門人材が必要になるため、企業の規模や目的に応じて一部のプロセスを簡略化するケースもあります。

4. 分析データの活用

自社なりのデータ分析基盤を構築し、実際に収集したデータを分析してみましょう。

分析の結果、顧客のニーズや行動傾向、社内における新たな課題などが見つかれば、その内容をもとに戦略や施策を考えます。

この際、あわせてKGI（最終目標）やKPI（中間目標）を設定しておくと良いでしょう。目標と施策実施後の実績を見比べることで、成果の良し悪しが客観的に判断できます。繰り返し効果検証を行い、施策を何度もブラッシュアップすると、より大きな成果が現れます。

データドリブン経営の仕組みを構築するなら Google Cloud（GCP）がおすすめ

データドリブン経営に必要な基盤を整えるならGoogle Cloudの活用がおすすめです。

Google Cloudとは、100種類以上のプロダクトを備えたクラウドプラットフォームです。収集したデータを格納するためのデータレイクや、分析データへと加工・抽出・格納するDWH（データウェアハウス）など、データ分析基盤を構築するための幅広いプロダクトが用意されています。

そのため、Google Cloudを導入すると、データ収集・加工・分析・可視化といった一連の流れを、ワンストップで構築できます。また、効率的な分析に欠かせないAIや機械学習の仕組みを実装できるのも特徴です。

それぞれのプロダクトは必要に応じて複数を組み合わせられるため、さまざまな規模の企業に対応しています。柔軟かつスムーズにデータ分析基盤を構築したい場合は、Google Cloudの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

データドリブン経営を実践して企業経営を最適化しよう

データドリブン経営を実践することで、経験や勘にもとづいた意思決定から脱却し、戦略策定の質を高められます。ただし、そのためにはデータ収集や加工、分析などを行うための基盤を構築しなければなりません。

Google Cloudを活用すると、ワンストップでデータ分析基盤を構築できます。データレイクやDWH、BIツールなど、必要に応じて適切なシステムを導入できるのが利点です。

とはいえ、数多くのプロダクトが搭載されているGoogle Cloudだからこそ、慣れるまでに時間がかかる可能性があります。そのため、まずはGoogle Cloudに搭載された無料のツールを使ってみるのがおすすめです。

なかでもBigQueryという分析ツールは、扱いやすいSQL言語でクエリを実行できるため、データドリブン経営のきっかけを生み出せます。以下の資料でBigQueryの特徴や使い方を紹介しているため、Google Cloudの導入を検討している方は参考にしてください。