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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

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2022年07月05日 07:30

従来の経営活動は、経営者や現場マネージャーの「勘や経験」を基に意思決定されるケースが多くあります。しかし、勘と経験を積み上げるには何年もの月日を要します。その一方、勘や経験則に頼らない経営活動を構築する上で、「データドリブン」という言葉がトレンドになっています。収集したデータを分析し、分析結果を基に意思決定をするビジネスプロセスです。生産性向上やスピード感のあるデータドリブン経営を実現させている企業もあります。データドリブンの概要と必要とされる理由を確認し、「データドリブン」という考え方をどのように使えばよいかを探ってみましょう。

 

 

なぜデータドリブンの使い方が必要なのか

インターネットの普及に伴い、顧客の消費動向が日々変化しています。ニーズの変化が速くなる時代において、企業が競争力を高めつつ成長し続けるためには、いかにデータを最大限生かせるかが重要です。その中で注目されているのがデータドリブンです。データドリブンとは、「勘や経験」を基に経営活動を進めるのではなく、収集したデータを基に意思決定をする手法です。また、データドリブンは経営者やマネージャーなど、一部の人が使う手法ではありません。組織内のあらゆる立場にいる誰もがデータを用いて、より良い意思決定へと繋げ、経営活動を加速させていきます

しかし、経営層から唐突にAI導入やビックデータを活用した経営の可視化やイノベーションを求められる場合や、すでにBIツールを導入したが定型帳票出力にだけにとどまっていて、経営の可視化や意思決定が上手くいかない企業も多いのではないでしょうか。データドリブンを具体的に経営に生かしていく上で、必要なシステムや組織体制など選定準備が必要となります。合わせて大切なのは何のためにデータ分析が必要なのかを明確に定義し、活用シーンを設定することです。過去にデータドリブンをとりいれていなかった企業の多くが、今後はデータドリブンを積極的に採用し、高度な経営を実施してくる可能性があります。そのような環境の中で競合優位性を維持・獲得するためには、データドリブンで対抗する他ありません。

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図)定義:データドリブン(データ駆動型)経営について

 

データドリブン経営を実現するために求められるポイント

現代企業においてはデータドリブンの思考に基づいた経営が大変重要になっています。しかし、日本の企業は他の先進国と比べるとデータ活用に遅れています。ある調査結果によれば、全社的にデータを利活用している企業は全体の約20%で、「データを活かしてビジネス成果を得ている」と認識している企業は全体のわずか3%にすぎないことが明らかにされています。データを活かせていない理由として、データ分析基盤のサイロ化や社内共通指標の欠如などが障壁となっているケースが挙げられます。いくらデータ活用を進めても、部署ごとの横断的なデータ活用だと、組織としての足並みが揃わず十分な成果は期待できません。変化の早い時代に対応するには、データドリブンを実現させる必要がありますが、それは単なるデータの一時的な活用を意味するものではありません。連続性を持って取り組み、データを活用した経営手法を組織に根付かせるのが重要です。では、データドリブン経営を実現させるにはどのように進めていけばよいのでしょうか?

まずは、データドリブン経営の重要性や組織としてメリットを得られる点について全社に共有し、理解を得る必要があります。今まで各部署にて管理していたデータを全社展開する点に抵抗を感じる社員もいると考えられるため、目的や全社展開への説明が求められます。理解を得られるとデータを根拠とした発言やアクションが可能となり、早期に課題を発見できる組織になっていきます。さらに個々の社員にとってもビジネスパーソンとして成長できるというメリットをもたらします。

次のポイントは、データ分析ができる人材の採用や育成の検討です。「データサイエンティスト」とも言われるデータの専門家です。膨大なデータを読み解き、経営視点を加えて提案ができる人材を配置すれば意思決定の加速へと繋がります。データドリブン経営を実現している企業の中には、データ分析ができる人材を新規採用するケースもありますが、データ分析に強い人材を社内で育成するという選択にて進めている企業もあります。

社員への理解を得てデータ分析に強い人材を配置したら、次はデータドリブン経営を実現するための強い味方「データを活用するための適切なツール」選びです。データを活用するツールの中に、BI(Business Intelligence)ツールと言われるサービスがあります。ビッグデータを集めて抽出・加工する機能などを持っています。昨今ではたくさんのBIツールが登場していますので、自社に合ったツールを導入するために比較検討をおすすめします。

 

CTA03_Domoまとめて導入事例集 CTA03_BI入門ガイド

 

データドリブンの活用事例から見える使い方

顧客行動の多様化が進んだ現在、データドリブンはビジネスを成長させる重要な手法として注目されています。長年の経験や勘に頼らないデータドリブン経営を実現させる為に、BIツールを活用する企業があります。企業活動の中でどんな課題があってどのような使い方をされているのか取り組み事例を紹介します。

活用事例1)現場改善
業種:菓子の製造・販売業者

■課題

  1. 工場における原料出庫・開梱・清掃・事務作業・会議といったライン業務以外の時間管理や配置人員の最適化に課題を感じていた。以前はExcelで加工集計して、手間と時間がかかっていた。
  2. 工場の生産日報は生産日翌日の締め後に確定し、実績レポートはその2日後に配信していた。手作業のためのタイムラグが発生していた。

■導入効果

  1. 生産管理と勤怠管理システムを連携し自動化することにより、曜日・時間帯といった時系列やラインや工場単位などの必要な切り口で実績を集計・比較が可能になり、想定と実績との差異や、その原因となっている課題が分かりやすくなった。
  2. 全工場でのデータ集計と加工、レポート配信をBIツールによって自動化。工場単位で作成された最新の工場生産日報ダッシュボードは、各工場の役職者に定時配信され、工場ごとの工数削減状況や異常値が分かりやすくなり、取り組むべき内容の優先順位が明確になった。

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活用事例2)売上向上・効率化
業種:小売業

■課題

  • 月次レポートを主導作成していたため、完成まで8時間以上かかっていた。
  • 廃棄ロスを避けるため、店舗は需要より少なめに工場へ発注し、売り上げ機会をのがしていた。
  • 市場環境変化の影響把握に2か月ほどかかっており、対策を打つにはさらに時間がかかっていた。

■導入効果

  • データ自動更新により、月次レポート作成にかかる時間を50%削減。今後の施策検討により注力できるようになった。
  • 需要に合わせてリアルタイムに工場から店舗発送することで機会損失が減り、売り上げが20%向上した。
  • 市場環境変化の影響把握がすぐにできるようになったので、集客アクションを即座に実行できた。

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データドリブン経営を実現するには、いかに効率よくデータを加工・分析するかがカギになります。そこで役立つのが、事例の通りBIツールを活用することです。業種業態によっては、ボリュームも種類も多くのデータを抱えている企業があると思います。そのようなデータを一元化して活用するのに最適なのがBIツールです。代表的な機能としては「ダッシュボード機能」「データ分析機能」「レポーティング機能」「プランニング機能」「データマイニング機能」などがあり、データドリブン経営を実現し、さらに加速させます。BIツールを活用すれば、データに基づく経営プランの立案に役立ちますし、思いもよらないビジネスヒントが得られることもあります。

 

 

まとめ

「データドリブン」という言葉が注目され、背中を押されるようにして取り組みを進める企業も増えています。また、DXの推進も求められる中で、上手なデータ活用が企業成長を左右する時代であることに気づき始めている企業も増えています。しかし、「周りの企業が取り入れているから自社も・・・」と焦ってトレンドに乗っただけではよい結果を生みません。データを活用して売り上げや利益を向上するための施策を打ち出し、経営を継続的に成長させるためには知識と技術も必要となります。もし進め方に不安を感じるようであれば専門性と経験のある企業への相談してみてはいかがでしょうか?

弊社ではばらばらなデータが散在し、それらを集約することが課題となっていました。合わせて現場力をつけるため、原動力となるデータの見える化も求められていました。このような課題を解消するべく複数のBIツールを導入・検証を重ね、現在はデータドリブン経営を実現しています。データ活用から見える新たな可能性を感じながら、今後も「社員全員でデータ活用し、成果に繋がる仕組みを整え、幸せになれる組織文化」を目指しています。

データへの活用には全社員の理解や人材の配置等調整に時間を要す場合もありますが、今後は勘と経験に頼らない経営が求められてきます。データドリブンへの理解を深め、新たな経営・業務改善へと繋げてみてはいかがでしょうか?

当サイトでは、BIツールに興味のある方へ、参考になるダウンロード資料をご用意しております。「みんなでデータ活用するためのBI入門ガイド」と「統合型BIプラットフォーム Domo基本ガイドブック」は、データ活用やBIツール導入のポイントが把握できる資料になっています。BIツールご検討の参考に、ぜひダウンロード資料をご覧ください。

 

 

 

 

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