ITの発展とともにビッグデータの取得が可能になった今、各企業はそれをどのように経営に活かしていくかが問われています。
本記事では、データに基づいた経営方法「データドリブン経営」の重要性を具体的な事例とともに解説していきます。必要なシステムやサービスのご紹介もしますので、ぜひ参考にされてください。
データドリブンとは
データドリブン経営とは、日本語にすると「データ駆動型経営」を意味します。つまり、経営者個人の資質に依存した勘などによる直感的な経営手法から脱却し、客観的なデータ分析を通して意思決定を行っていくのがデータドリブン経営の基本的な考え方です。
あるいは、経営者の勘も知識や経験というアナログデータに根差したものであると捉えれば、データドリブン経営とは、直感的経営においてブラックボックス化していた部分をデジタル化して組織として共有し、可視化する仕組みであるとも考えられます。
データドリブン経営においては企業がいかに質・量ともに優れたデータベースを所持しているか、いかにそのデータを有効活用していくかが成否を分けることになります。ビッグデータの登場により、データ分析・活用の重要性がますます高まっている現在では、これまで以上に注目されています。
データドリブンが注目される理由
「データドリブン」という考えが近年注目されている理由としては主に、「AI技術が進歩したこと」「ビッグデータの活用が可能になったこと」、「顧客の購買活動が複雑化したこと」、「企業の業務が複雑化したこと」が挙げられます。
たとえば、今の消費者は購入前にオンラインで複数のショップや商品を比較検討し、多くの選択肢の中から自分のニーズに合ったサービスを選ぶことができます。多様化する顧客の活動を前にしては、企業側の営業活動も複雑化せざるをえません。自社の営業利益を上げるためにどういった商品を開発し、どのようなマーケティングを行えばいいのか考えるには、緻密な分析が必須です。そして、その分析のために必要な情報を、先進企業はビッグデータとして十分に蓄えているのです。
「ビジネスにおいてはデータが重要」というデータドリブンの経営哲学は、一見すると使い古された主張のように思えるかもしれません。しかしそれが今注目を浴びているのは、こうした現状の課題を受けてのことなのです。
データドリブン経営の障害となる壁
上記のように、データドリブン経営の重要性はますます高まっていますが、その一方で実際の運用にあたってはさまざまな障害に直面する企業も多いようです。
たとえば、いろいろな理由からデータを提供することに抵抗感を示す部署内はシステム担当者がいたり、データを移管する段階でなにかシステム上のトラブルが発生したり、作業工数が増加したりするのではないかと懸念されたりすることがあります。
さらには、そもそもデータを取得したとしてもその分析方法が分からないという悩みを抱えている場合もあります。
これらの課題を解決するためには、現場から経営陣に至るまで企業全体でデータドリブンの重要性を共有することが必要です。また、データの利活用の仕方についてしっかり事前計画や試験運用を行い、現場の従業員に説明できるようにすること、そしてデータアナリストなどのIT人材の登用やITツールの導入などによってデータを活用できる体制を整えておくことなどが重要です。
データドリブン経営の成功事例
データドリブン経営を取り入れる企業が増えている中、その成功事例も多く聞こえるようになっています。以下では、データドリブン経営の代表的な成功事例をご紹介します。
JTB
旅行会社の大手「JTB」では、2018年にデータドリブンを行う戦略組織「Data Science Central」（DSC）を立ち上げました。この組織は内部に「統合データ基盤」、「顧客分析」、「マーケティングアクション」の3つのチームを有し、それぞれが連携することでデータの利活用を進めています。
その仕組みとしては、まず統合データ基盤チームが収集したデータをID統合して顧客分析チームに渡します。顧客分析チームは渡されたデータを単なる数字的な指標としてのみならず、顧客の心理分析まで深めた上で、さらにマーケティングアクションチームに引き継ぎます。そして、マーケティングアクションチームはデータ分析に基づいて実際の営業戦略に反映します。
ここで重要なのは、マーケティングアクションチームが実行した結果は統合データ基盤チームによってデータ収集され、上記のプロセスがさらにまた繰り返されていくことによって、絶えず課題発見と改善のサイクルが循環することです。
JTBではデータドリブンの活用がすでに定着していますが、その成功の秘訣は各チームが有機的に連携し、データのもつ深い意味や価値を共有したことにあるといわれています。このデータドリブン経営への取り組みによってJTBは顧客のニーズをさらに反映した施策を実行することが可能になったのです。
ソフトバンク
ソフトバンクもデータに基づいた経営を重んじる代表的なデータドリブン企業です。通信事業を展開するソフトバンクは、競合他社と比べて電波がつながりにくいという経営課題を当初抱えていました。
そこでソフトバンクは問題解決に向けて、無作為に選んだユーザーのスマホデータを1日約2900万件、月間9億件もの数を収集・蓄積し、その膨大なデータを分析にかけました。結果、ソフトバンクは電波のつながりにくいエリアを特定し、効率的に電波状況の改善を行うことに成功したのです。
そのほかにもソフトバンクは、営業担当者が案件ごとの営業プロセスや成果データを「見える化」できるBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）を活用し、ビッグデータのさらなる充実と、それに基づく精度の高い利益予測を可能にするなど、各方面でデータドリブンを実践しています。
ソフトバンクのデータドリブン経営の成功は、社内説明会などを通して、社員一人ひとりがデータやBIツールを活用する意義や重要性をしっかり認識していることにあると考えられます。
DSKが提供するデータ・インテグレーション
多くの企業がDXを急速に進めている現在、それと呼応してデータドリブンを実践する企業もますます増えていくことでしょう。しかし、先にも挙げたように、データドリブンの導入と運用に当たっては障害もあり、上手くいかない、どうしていいかわからない企業も多いでしょう。
そんなときにおすすめしたいのが、株式会社電算システム（DSK）が提供するデータ・インテグレーションの活用です。DSKにご相談いただければ、データドリブンに必要なデータ収集・データ加工・データ分析に至るまで、高度な専門スキルを持った人材が対応します。
その過程においては、「必要なデータ収集ができているか」、「データは活用できる形で蓄積されているか」、「データは可視化されて事業に有効活用されているか」、「高度なデータ分析がされているか」など、課題の洗い出しからそのチェック・対応まで丁寧に行っていきます。
DSKのデータ・インテグレーションならば、導入・移行・アフターフォローまでワンストップですべて任せられるので、データドリブンにまつわる課題を一挙に解決できます。
データドリブンを支援するツール
以下では、DSKが活用している、データドリブンを強力に支援するBIツールをご紹介します。
iPaaS：Dell Boomi
「Dell Boomi」は、クラウドネイティブなデータ統合プラットフォームです。Dell Boomiはマルチクラウドやハイブリッドクラウドにも対応しており、あらゆるデータの統合・管理・連携を実現します。さまざまなアプリやデータソースが存在することで、無秩序に散らばってしまったデータへのアクセスを可能にし、眠っていた情報資源の価値を蘇らせます。
DWH：BigQuery
企業の保有するビッグデータは、もはや人間には全貌を認識できない量にまで達しています。そこで重要になるのが、ビッグデータを自動的に分析するツールの活用です。「BigQuery」は、数千万件・数億件のデータを高速に分析できるデータウェアハウス (DWH) エンジンです。難しいセットアップや管理作業も不要なので、戸惑うこともなく安心して利用できます。
次世代BIプラットフォーム：Looker
いくらデータを高度に分析しても、それがだれにとっても理解しやすい形にまとめられてないと経営に十分に活かすことはできません。「Looker」はデータを可視化してマーケティングなどに活用するために役立つ次世代型のBIプラットフォームです。Lookerを活用すれば、誰でも読みやすい、美しいレポートを作成することが可能です。どのデバイスからも利用可能で、高度なスキルも不要なLookerは、あらゆる意味でユーザーにやさしいBIツールだといえます。
機械学習：MAGELLAN BLOCKS
ビッグデータの活用をする上で重要になるのが、AIの機械学習能力です。AIはデータが豊富であればあるほどそこに隠された傾向や法則を学習し、精度の高い予測分析を可能にします。「MAGELLAN BLOCKS」は、プログラミングなどの専門知識が必要なく、だれでも手軽に利用できる機械学習プラットフォームです。分析したいデータを用意して機能ブロックを組み合わせるだけで、売上予測や不正・異常の検知など、精度の高い未来予測が可能になります。
まとめ
本記事では、現代企業に求められる経営手法「データドリブン経営」について解説しました。
顧客活動や企業の経営活動が複雑化した現在、ビッグデータを活用したデータドリブンへの取り組みはますます重要になってきています。自社独自の取り組みでデータドリブンを導入するのが難しい場合でも、DSKのデータ・インテグレーションサービスを筆頭に、外部企業に専門的な作業を任せることで解決できます。
今後のDX社会を生き抜いていくためにも、ぜひデータドリブンの活用をご検討ください。
