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データの民主化とは?実現に不可欠なBIツールのご紹介

 2022.04.20  株式会社電算システム

近年ビジネスの場において、AIを始めとした各種ツールによるデータ分析の一般化、企業が持つビッグデータの存在により、誰もが高度なデータ分析の実現が可能になりつつあります。これを世間では「データの民主化」という言葉で表現しますが、「データの民主化」は実は、DXの実現とも密接に関係しています。そこで本記事では、「データの民主化」の意味やDXとの関係性、その実現に不可欠なBIツールをご紹介します。

データの民主化とは

そもそも「データの民主化」とは、どのような意味を持つ言葉なのでしょうか。

従来、データ分析といえば、データアナリストをはじめとする専門家やIT関係者、数学的な素養のある人材のみが担当する高度な専門業務でした。しかし、ITの発展とともに各企業がビッグデータを保有し、優秀なAIやBIツールが活用できるようになった今、データの利活用は決して専門家だけのものではなくなりつつあります。

つまり「データの民主化」とは、一部専門家のみが扱えていたデータの利活用を、特別な知識を持たない人でも扱えるようにすること、あるいはそれが可能になった現代のIT環境を意味します。

データアナリストや専門の部門を通すことなく、現場の誰もが瞬時にデータにアクセスして理解できるようになれば、取るべきアクションの取捨選択や意思決定のスピードが上がり、即応性のあるチームを生み出すことが可能になります。このようなチームを持った企業は、そうではない企業よりも、遥かに高い競争力を持てるようになるでしょう。

2021年のデジタル庁の開庁が象徴するように、昨今の日本では、国を挙げてDX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組みが進められています。今や多くの企業が自社の競争力を高めるために、データ分析の仕組みや環境を整備し始めているのです。そこにおいて「データの民主化」という言葉は、現場レベルに至るまでDXが浸透した証ともいえます。

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DX実現にはデータ活用が必要不可欠

先述のとおり、「データの民主化」とDXには深い関係性があります。ここで少し、DXという言葉について掘り下げてみましょう。ビジネスの場におけるDXとは、単に「紙の資料をデジタルデータに置き換えるだけ」を指すのではありません。「従来にはなかった新たな製品・サービス、ビジネスモデルを生み出す」「業務プロセスを再構築し、既存のビジネスに生産性向上・コスト削減・時間短縮をもたらす」「業務そのものを見直し、働き方に変革をもたらす」などなど、データやデジタル技術を駆使し、ビジネス全体を根底から大きく変革することを指しています。

DXの実現により企業の競争力を高めることは、自社の強みやビジネスの状況、競合他社の動向、そして顧客ニーズを把握することは、自社の競争力や市場価値を高めることと同義です。そのために各企業は、経営データ・マーケティングデータ・顧客データ・製造に関するデータなど、自社に眠った多くのビッグデータを管理し、経営に積極的に活用する必要があります。

もちろん、データの活用にあたっては、データアナリストやデータサイエンティストなどのような専門家の分析も大切です。とはいえ、データ分析はあくまで所詮よりよい経営のための一手段に過ぎませんです。「自社が何のために、どんなデータが欲しいのか」というデータ分析の目的は、あくまでも企業の内側からしか生じ得ません。そして当然ながら、データ分析の結果をビジネスに実際に活かすのも、企業の役割です。

また、「データの民主化」と並び近年注目されている表現として、「データドリブン経営」という言葉があります。「データドリブン」、すなわちデータに基づいた経営戦略の構築は、現代企業においてますます重要性を増しています。そしてDXは、それを可能にするための核心ともいうべきものです。

それゆえ、データ分析を実際のビジネスにスムーズに活用しようとした場合、事業の現場においてもDXへの理解・関心が必要となり、やはり「データの民主化」が重要になります。

データ可視化による経営効率化の重要性

「データの民主化」の要諦は、専門知識を持たない一般社員でも、データの示す意味を理解し、実際に活用できるようにすることです。そのためには、大量のデータを単に蓄積するだけでは不十分といえます。ここで重要なのは、「データベースに散在する必要なデータを簡単に検索・アクセスできるようにすること」「各データやデータの分析結果が指し示す意味を、誰が見ても分かるように可視化(見える化)すること」です。

データの可視化、という言葉だけを見ると、一見、そこまで実現が難しくないことのように思えるかもしれません。しかしながら、「データを可視化し、正確に把握する」というステップは、実は多くの企業において、未だなされていない、というのが実情です(または、業務の優先順位として下に置かれ、放置されてしまっていたりします)。

データ分析の可視化の例としては、データを単なる数字の羅列から、視覚的にわかりやすいグラフやチャートに変換することなどが挙げられます。このようなデータの可視化は、データの示す意味を直観的に理解することに役立ちます。データの可視化をすることで、例えば「現場レベルの社員なら全員知っているような知見(=暗黙の了解)」が、経営者やマネジメント層などの意思決定者へ、明示的に共有されるようになります。それにより、意思決定者がデータに基づいた経営戦略を考案したり、現場の社員がさまざまな形でデータを利用したりと、スムーズな活用が見込まれるでしょう。

データの可視化を実現するためには、次に紹介するようなBIツールやクラウドのデータウェアハウスの導入が効果的です。

Looker

データ可視化にはLookerがおすすめ

前項ではデータの可視化、ひいては「データの民主化」のためには、BIツールの活用が重要となることを述べました。では、具体的にはどんなツールが役立つのでしょうか。以下では、Google Cloud で提供されるBIソリューション「Looker」についてご紹介します。

他サービスとの連携と、一般ユーザーでも使いやすいインターフェース

これまで述べてきた通り、「データの民主化」のためには、意思決定者から一人一人の社員まで、誰でも簡単にデータ分析できるようなIT環境の構築が必要不可欠です。その点、GUIベースで操作が可能ななLookerのデータビジュアライゼーションとダッシュボードは、日頃システムに触れていないユーザーでも直感的に使いやすく、データ管理を行うIT部門以外の一般社員でも簡単に利用できるメリットがあります。

また、Lookerは多くの他ツールとの連携も可能です。たとえば、ビジネスコミュニケーションツール「Slack」と連携させれば、Lookerで取得したデータ分析の結果などをチーム間で簡単に共有できます。これにより、データ確認から次のアクションまでの迅速な意思決定が実現します。

データを一元管理できる、データプラットフォーム

データの利活用が進み、BIツールを導入した企業がよく陥りがちな事態の一つに、「データカオス」と呼ばれるものがあります。簡単に言えば、各部門や現場ごとでデータを可視化・分析してはいるものの、元になっている数値やデータがそれぞれの部門ごとに異なってしまっており、何が正しい数値なのかが分からない、何を元に経営判断をすれば良いか分からない…といった状態を指します。

これを防ぐため、Lookerでは、「LookML」というLooker独自の仕組みが存在し、ユーザーがデータを検索・ダッシュボードの利用などをする際、予めルールで定めたデータを参照させる事で混乱を防ぎ、安心してユーザーがデータに向き合える、という環境を実現しているのです。

既存環境からすぐ始められる

Lookerは、あえて自身の中に独自のデータベースを有しない、データ探索型のBIツールです。それゆえ企業は、自社のデータをわざわざ独自データベースに移行させる必要がなく、従来のデータベースのまま直接クエリを実行できます。

また、Lookerは「Google BigQuery」をはじめとする50以上のデータベース・データウェアハウス製品に対応しており、専用のコネクタを通じて各環境にダイレクトに接続できるため、マルチクラウド環境の維持も容易です。このように、Lookerはクラウド上でデータを一元管理しつつも、データの移動そのものは最小限に抑えることが可能となっています。

既存のデータベースをご利用いただいても問題ございませんが、Looker は接続先のパフォーマンスを最大限活かすことが出来るソリューションのため、高速なデータ処理をしたい場合は、先程あげた「Google BigQuery」などのスケーラブルなデータウェアハウスと合わせての利用をご検討頂ければと思います。

まとめ

本記事では、現代の企業に求められる「データの民主化」について解説しました。日本では現在、社会全体を挙げてDXの推進がなされていますが、DXは決して、一部専門家のみによって成し遂げられるものではありません。経営者はもちろん、企業の各部門の一般社員に至るまで、誰もがデータを利活用できる「データの民主化」が成し遂げられて、初めて真のDXが達成されるのです。

専門家の手を介さず、正しくデータの意味を理解し活用するためには、本記事でご紹介した「Looker」などのBIツールによるデータの可視化が必要不可欠です。弊社は Google Cloud のパートナーとして、Lookerの導入実績もございます。一歩先を行く経営実現のため、BIツールの導入をご検討していらっしゃる企業の皆々様、是非、弊社にご相談くださいませ。

初めてのLooker

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Lookerはデータ定義を分析ごとに行わず、会社として一つのデータ定義で統一します。また、データマートを作る必要もなく、すぐにユーザ部門へ分析結果を届けることが出来ます。

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