2022年05月24日 07:30
最近「データドリブン」という言葉をよく目にしませんか？
筆者も初めてこの言葉に触れた時、なんのこっちゃ？と思いましたが、ここ数年ですっかり市民権を得た「DX デジタルトランスフォーメーション」と同様「データドリブン」もこれから増々企業内に定着するだろうと予測しています。「データドリブン」とは直訳すると「=データ駆動」となりますが、ビジネスシーンにおいては「データの情報に基づいて行動を起こす」、「様々な蓄積データを事業の意思決定に活用する」という意味合いで使われています。「データドリブン経営」という言い方もよくされていますね。それでは企業における様々な営みの中で、データを活用する目的は何なのでしょうか？
実践することによって、企業にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？
そして「データドリブン」を具体的に実現するにはどうすれば良いのでしょうか？
これらを順を追って見て参りましょう。
データドリブンを実施する目的
前述の通り、ビジネスシーンにおける「データドリブン」とは、データの情報に基づいて行動を起こす」、「様々な蓄積データを事業の意思決定に活用する」という意味になります。
「データドリブン」の対極にあるのが昔ながらの「経験と勘に頼った経営」ですね。
人間の持つ動物的な勘も馬鹿にできたものではありません、現在ほどIT化も進んでおらずビジネスが複雑ではなかった時代であれば熟練者の経験と勘に頼った経営も有りだったのでしょう。
しかし近年、様々な方面のデジタル化が成熟し、ビッグデータと呼ばれるありとあらゆる膨大な量のデータを蓄積することが可能になりました。
【経営に置き換えた場合】
- 膨大な量の蓄積されたデータ（＝揺るぎない事実！）
- 人間の経験と勘からはじきだされる信憑性があやしい考え
上記のそれぞれを基にした経営、どちらが信頼できるでしょうか？
言わずもがな、蓄積されたデータ（=揺るぎのない事実）に基づいた経営ではないでしょうか。したがってデータドリブン／データドリブン経営を実施する目的とは、蓄積されたデータを分析し、課題に対する判断、意思決定、未来予測に活用することです。そしてデータに裏打ちされた精度の高い経営判断をもってビジネス上の競争力を強化するということです。
＜データドリブンを実施する目的＞
- ＜迅速な経営判断＞正確な現状把握とデータ予測に基づいた未来へ向けた行動（意思決定）
- ＜課題解決への早期の行動＞問題の解決、改善のためのアクションを起こしやすくする。
- ＜現場力の向上＞社員自ら課題・問題点に気づき、改善へ向けての自主自律を促す。
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データドリブンを構成する要素と未来の予測
それでは、データドリブンを実現するためにはどうすれば良いのでしょうか。
データドリブンは大まかに分けると４つの構成要素から成り立っており、順を追って要素別のアクションを行っていきます。
構成要素① データの収集
データドリブンの全ての基本はデータです。社内に散在するあらゆるデータ（=材料）を収集することが初めの第一歩です。基幹システムやオンプレミス、クラウドなど複数のシステムに散在するデータを収集し一元管理ができる体制を構築します。
構成要素② データの可視化（見える化）
収集したデータはそのままだと意味はなく、目に見える形で整理することが必要です。
具体的にはグラフや表などに成型し、データが何を示しているのか、直観的に把握できる形に整えます。
構成要素③ データの分析
可視化されたデータを眺めているだけでは意味がありません。可視化されたデータを分析し、分析結果から課題を見つけ、次のアクションプランの立案・実行へと繋げて行きます。
データを分析することによって、データ同士の相関関係や傾向を読み取ることができ、未来予測に活用することが可能になります。
構成要素④ 意思決定
最後は分析結果を基に意思決定し、具体的なアクションプランに落とし込みます。後はそれを実行するのみです！実行結果からPDCAを回し、さらなる精度を上げていきましょう。
データドリブンを実現することとは、すなわち上記①②③④の要素を実行することです。
データドリブンと一言で言われても、抽象的で理解しづらく、どのように進めていけば良いのかピンとこないかもしれません。しかしこのようにデータドリブンの要素に分けて考えるといくぶん判りやすいのではないでしょうか。データドリブンを実践することにより、精度の高い意思決定は勿論のこと、データの分析を極めれば未来の予測までを企業にもたらします。
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BIプラットフォーム Domoまとめて導入事例集
BIツールはデータドリブンの第一歩
データドリブンの具体的な実装にはITツールの力が必要です。
前章を基にすると①データの収集と②データの可視化は、BIツールが得意な分野です。
＜BIツール：データ収集＞
BIツールでは、基幹システムやクラウドシステムなど、散在する異なるシステムの大量データを統合し、分析用のデータソースの生成を高速処理することができます。必ずしもBIツールを使わないといけないことはありません。しかしExcelのスプレッドシートを使ってデータを集める、など他のツールを使うことを考えれば、BIツールの効率は桁違いです。併せて元のデータが更新されれば、BIツール上のデータベースも更新されるので、都度設定をする手間もありません。
＜BIツール：データの可視化＞
BIツール上では、生成した分析データベースを元に搭載された豊富なグラフやチャートを使って、わかりやすい分析レポートを短期間で作成することができます。欲しい情報をテンプレートとして登録しておけば、毎回作り直す必要がなく、データは自動で更新、さらにひとつのダッシュボードにまとめて、総合的に経営状況を把握することが出来るため、迅速な経営判断、意思決定の指標になります。
＜データの分析＞
③データの分析を実装するには、さらに踏み込んだ対策が必要です。データから読み取れる傾向を分析し、データの相関関係を算出したり、未来の予測を行ったりします。ここはBIツールで対応するには厳しく(*1)、専用の分析ツールが必要になります。近年ではAIやディープラーニングに期待がかかっている分野でもあります。「データサイエンティスト」と呼ばれるビッグデータを解析・分析する専門職があるほど、この分野は専門性が高く、かなりハードルが上がってしまうのも事実です。
(*1)分析機能を持つBIツールも存在します。
まずは、ビッグデータを高速処理し、多角的に組み合わせた分析資料の作成を得意とする、BIツールの導入からデータドリブンを実践されてみてはいかがでしょうか？
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まとめ
近年声高に叫ばれているDX推進の影響もあり「社内のデータの利活用」や「データに基づく経営の見える化」に注力する企業や経営者が増えています。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はありません。経済産業省がDXを「データとデジタル技術を活用して競争上の優位性を確立すること」(*2)と定義していることからも、「データドリブンの実践」 は「DXの推進」と同義だとも言えそうです。 データを味方につけたデータドリブン体質への変革は、予測不可能な今の時代を生き抜くため、これからの企業に求められる必須条件なのかもしれません。
（*2）引用：経済産業省／DX推進ガイドライン
https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf
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