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title: データドリブンはなぜ必要なの？不必要なの？お答えします！
description: 経営者は事業の成長と競争力強化のために、社内、社外問わずデータの収集が重要です。そして改善点の洗い出し、次のアクションの決定を行っていくのがデータドリブン（Date Driven）です。データ活用をする時のメリットとデメリットをわかりやすく解説いたします。
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2022年04月12日 15:00

世界的大企業の経営者は事業の成長と競争力強化のために、社内、社外問わずデータの収集を行っています。そして収集されたデータから、改善点の洗い出しや次のアクションの決定を行っています。この考え方こそが[データドリブン](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-necessity-vol-15)（Data Driven）です。しかし大事な社内の意思決定の時に、データの活用の必要性がわからない、経験に基づくやり方が一番効率的と考える方もいらっしゃるでしょう。そんなあなたに、データドリブンはなぜ必要なのか？または不必要なのか？にお答えしながら、データ活用をする時のメリットとデメリットをわかりやすく解説いたします。

目次 \[閉じる\]

1. [データドリブンってなに？その必要性は？](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data_driven_required-vol-08#the-need-for-data-driven)
2. [なぜデータドリブンが注目を浴びるのか？](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data_driven_required-vol-08#Data-driven--spotlight)
3. [データを活用するメリットとデメリット](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data_driven_required-vol-08#data-utilization)
4. [まとめ](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data_driven_required-vol-08#roundup)

## **データドリブンってなに？その必要性は？**

データドリブン（Data Driven）とは、収集したデータを分析、その結果に基づいて意思決定をすることを言います。従来の経営での意思決定には経営者やマネージャーの経験や勘などで市場の動向やニーズを読み、今後のアクションを決定する場面があったと思われます。長年の経験を活かした予測が効果を発揮することもあったでしょう。

しかし、現在は変化の時代です。個人の経験や勘による判断では正確な予測は困難を極めます。これからはデータの観点で得た分析を含め、多角的に判断を行うことが不可欠と言えます。つまり、データドリブンは必要なのか？不必要なのか？の答えは、’必要’なのです！

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## **なぜデータドリブンが注目を浴びるのか？**

データドリブンが注目をあびる理由は前述した市場の急速な変化です。インターネットの普及により、SNSやWebサイトなどで消費者が容易に大量の情報を入手できるようになったことが挙げられます。消費者の価値観や行動パターンは複雑化し、ニーズや行動の予測を経験や勘で判断するのが難しくなりました。

しかし、それに対して企業側が対応することも可能です。そのための最重要な要素がデータなのです。どの広告をクリックしサイトにたどり着いたかといったデータは、数字として表れる動かない事実です。数字という事実に則した判断は経験や勘を基にするよりも、的外れな分析というリスクを軽減できます。IT化が進むにつれ、より多くのデータが収集可能となりました。チラシやCMといった従来型の広告と違い、SNSやWebサイトでは閲覧数や特定のワードの出現数といった数字としての結果が収集しやすくなり、データ分析の有効性が高まっているのです。これらはマーケティングでの例ですがその他にも売上データや収益データを可視化する業績ダッシュボードなど、さまざまなデータ活用が可能となっています。このような時代だから、「これからはデータドリブンな企業でなければ生き残れない」とまで言われているのです。

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## **データを活用するメリットとデメリット**

データを活用するにあたってデメリットはあるのでしょうか。結論から言うとあります。まずデータの収集におけるひと手間です。データは日々ITを利用することで蓄積していきますが、それだけでは活用には適しません。すべてのデータから必要なデータを精査し、目的に合わせ収集することが不可欠です。これはとても重要で、データを用いる目的がしっかりと定まっていなければならないのです。

例えば、実店舗での売り上げと天候などとの相関を分析したければ、天候のパターンと関係するデータを収集しなければなりません。しかし、すべてのデータを参考にすると莫大な数になります。そこで最も売れ行きの良い時間に絞るなど、必要なデータのみを収集することが重要になります。

また、データの活用のためには、ITに詳しく、数字を用いた分析が可能な人材が必要となります。さらに収集したデータを分かりやすく可視化するという工程が必要です。収集したデータは数字の羅列にすぎませんから、分析のためにはデータの集計や統合、可視化のためのグラフ化を行う必要があります。この工程はエクセルでも可能ですが、より効率的に行うために[BIツール](https://solution.ndisol.jp/domo/bi)と呼ばれるデータの可視化に特化した製品への投資が必要でしょう。

ここまでデータドリブンを始めるためのデメリットを挙げましたが、当然メリットもたくさんあります。経営の意思決定に数字という根拠を加えることにより、精度が高くスピーディーな判断を行えるようになります。経営上の課題を正確に可視化することもでき、売上や収益の拡大にも繋がっていくでしょう。

さらに判断の属人化を防ぐことができることも見逃せないメリットです。経験に基づいた正しい判断ができるようになるには、長い年月が必要となります。もし異動や退職で適切な判断ができる人を失った場合、次をになう人材を育成するには相当の期間を費やさねばなりません。業務が立ち行かなくなるリスクは非常に高いでしょう。しかし、データによる判断は、担当者の変更があったとしても過去の同じようなケースを参考にして適切に判断することを可能にします。データによる判断と、経験による判断を組み合わせることができれば鬼に金棒ですね。「経験豊かな○○さんがいるから大丈夫。しっかりと判断してくれる」というお客様も、データ活用を加えることによってもっと強い会社になれるはずです。

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## **まとめ**

「データドリブンはなぜ必要なの？不必要なの？お答えします！」と題しまして、ご紹介してきました。

データドリブンは「温故知新」と言い換えられると私は思います。蓄積されたデータは磨けば光る眠れる原石です。正しい方法で手を加えれば、未来を照らす光を放つことでしょう。今後IT化、AI化が進み、市場を形成する要素は複雑になることは間違いありません。経営における意思決定を適切に行うには、より多角的な判断が求められます。経験だけにとらわれずデータを活用する環境を整えて、激化する競争に勝ち抜く会社、組織、風土を形成していきましょう。データドリブンは、これからの時代に必要なのです！

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公開日：2022年4月12日

1. #### データドリブン
2. [データドリブンでビジネスの健康状態を把握：持続的成長のための鍵](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-datadriven-business-vol-41)
3. [中堅・中小企業のためのデータドリブン・マーケティングのガイド](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-marketing-vol-37)
4. [データドリブン思考で人事戦略を強化するには？これからの主役は現場部門！](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-hr-strategy-vol-36)
5. [データドリブン実践で見えたメリットとデメリット～SE現場での活用例～](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-datadriven-advantages-vol-34)
6. [データドリブン経営をクラウドサービスの利用で実現する方法](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-cloud-vol-28)
7. [データドリブンを実現するためのBIツールとは？](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-bi-tools-vol-26)
8. [データドリブンの使い方は？活用へと繋げる方法を紹介します](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-datadriven-use-vol-19)
9. [データドリブンをビジネスに活かすための思考](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-thought-vol-16)
10. [データドリブンとは？その必要性と役立つポイントをわかりやすく解説](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data-driven-necessity-vol-15)
11. [BIツール活用事例 営業DXで使いこなす方法](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-sales-dx-vol-14)
12. [データドリブンを実践する目的とは？データを活用する要素と予測](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-datadriven-purpose-vol-13)
13. [データドリブン経営とは？挑戦した企業だからわかる課題と解決策](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-datadriven_issues-vol-10)
14. [データドリブンはなぜ必要なの？不必要なの？お答えします！](https://solution.ndisol.jp/domo/blog/bi-data_driven_required-vol-08)

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