データドリブン経営はDXに不可欠？導入目的や手順・課題を解説

ビジネスの世界では、従来の方法から新しいビジネスモデルへの構築が進んでいます。それにより、DXの推進やデータドリブン経営など、決定すべき事項が増えています。

「DXとデータドリブンは何が違うのか」「データドリブン経営はどう進めるのか」と考える経営者や担当者様もいるのではないでしょうか。この記事では、データドリブン経営の目的や手順、考慮すべき課題を解説します。

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「データドリブン」と「DX」の違い

昨今さまざまな情報が行き交い、ビジネスターゲットが求めるものも複雑化しています。そのため、DXの推進を図り、データドリブン経営に注目する企業が増えています。

さらなる生産性の向上や業務の効率化を図るために、まずデータドリブンやDXへの理解を深めましょう。

デジタル技術で良い方向へ変化させるのがDX

経済産業省は、2018年に『DX推進ガイドライン』を公表しました。企業がデジタル技術を利用して、ビジネスモデルの変革を図る取り組みを行うよう進める内容です。

DX（デジタルトランスフォーメーション）の概念を最初に提唱したのは、スウェーデンのエリック・ストルターマン教授です。

経済産業省では、DXを『企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること』と定義しています。

（引用：『デジタルガバナンス・コード 2.0｜経済産業省』）

現在、DXはビジネスの世界からデジタル技術を取り入れて変革し、人々の生活を良い方向へ変化させる取り組みを指すようになりました。

データドリブンとは守りのDX

DXの推進には、さまざまな取り組みが関係します。そのひとつがデータドリブン経営です。データドリブン（data driven）とは、収集・蓄積した売上やマーケティングなどのさまざまなデータに基づいてウェブ分析などを行い、判断や意思決定を行うプロセスを指します。

長年培った勘や経験だけに頼るのではなく、データ分析結果に基づいて経営戦略やビジョンを決定する方法です。自社の事業改革が目的のため、守りのDXと呼ばれることもあります。

守りのDX！データドリブンを行うまでの流れ

データドリブン経営を行うためには、まず蓄積するデータを明確にする必要があります。やみくもにデータを収集して蓄積するのではなく、目的に合わせたデータの取捨選択が大切です。

例えば、ウェブサイトへのアクセス数やSNSの閲覧数、顧客情報や売上情報などがあります。業務内容ごとに重要な情報は変わるため、自社の目的を明確にしましょう。

蓄積するデータ項目を決定したら、データを活用する環境を作り、情報をデジタル化します。その際、使用する機器やデータ管理システムの選択が必要です。

まずは自社の業務内容に合った管理システムを選び、システムに対応したスペック搭載機器を選びましょう。デジタル化した情報の活用は、新たなセールス方法やマーケティングの開発につながります。

DXでデータドリブン経営をする3つの目的

データドリブン経営により可能になる側面を理解しておけば、積極的に取り組めます。データドリブン経営のメリットでもある、3つの目的をひとつずつ考慮してみましょう。自社にとってメリットとなりうるかを検討しながら参考にしてみてください。

迅速な意思決定

データドリブンにより、迅速かつ根拠ある意思決定が可能になります。いつでも本質やロジックが変わることなく、根拠ある意思決定を迅速に行うことが可能です。社会のニーズや行動様式が多様化・複雑化する際にも、素早く対処できます。

これまで培った経験や勘に基づく決定は、たとえ正しくても、裏付けとなるデータがなければ説得力がありません。また、決定権がある人が交代した際に迅速な意思決定が難しくなるケースがあります。

新たな可能性の発掘

一定期間蓄積したデータの分析は、新たな可能性の発掘につながります。人間の感情や感覚ではなくAIによる分析の結果、これまで気づかなかった自社の長所および短所、強みや弱みを客観的に把握できるためです。

結果として、顧客が本当に求めているものを理解できるようになり、サービスの改善に役立ちます。加えて、付加価値のあるサービスの提供や新規ビジネス事業の開拓などを行い、業績アップにつながります。

生産性の向上

データの裏付けがあると、社会の現状や取り巻く環境などをリアルタイムで把握可能です。迅速な意思決定は時間の短縮化につながります。デジタル技術を活用してデータを一元管理できるため業務の効率化を実現でき、作業の負担や人的コストの削減が可能です。

加えて、データに基づいた需要予測ゆえに費用対効果の面でも改善が図られ、収益率の改善が見込めます。生産性が向上し、ニーズの変化に対応可能な企業に成長できる点もメリットです。

データドリブン経営の実践前に知っておきたいこと

メリットが多いデータドリブンですが、デメリットともいうべき課題も念頭におきましょう。現時点での主な課題は、データサイエンティストやプロダクトマネージャーなど、専門人材の確保および育成です。

蓄積したデータをできるだけ正確に高度な視点で分析できる人材がいれば、さらなる生産性の向上につながります。データの見方や扱い方に慣れ、データ分析結果から新たに効率的な営業方法を考え出せる人材の育成が急務です。

別の課題は、環境整備にかかるコスト面です。データ管理システムや対応機器の導入には費用がかかります。初期コストに関するまとまった予算が必要です。

DXでのデータドリブン経営を実践するための準備

データドリブン経営導入の成功は、企業内での認識や環境整備に大きく依存しています。一時的な利用ではなく、継続的なデータ活用が基本です。途中で断念しなくて済むよう、データドリブン経営を実践するための準備に関する基礎知識を蓄えておきましょう。

データ活用基盤の構築

まず必要なのは、データの用意です。データウェアハウスやデータマネジメントプラットフォームなどのデータ活用基盤を構築する必要があります。

例えば、製品・サービスの販売企業の場合に必要なデータは、顧客の購入履歴情報・購入ルート・満足度・リピート率・在庫情報などです。数値だけでなく、インタビューやアンケートから得られた情報もデータ収集できます。

製品の製造企業では、生産および開発状況のデータが役立つ情報です。

組織全体が理解できる環境作り

データドリブン経営を導入するためには、従来のやり方に固執せずに、新たなシステムに慣れなければなりません。新たなシステムの利用を習慣化できる環境作りが大切です。

新たな行動様式を確立するには、時間がかかります。個人ではもちろん、組織の規模が大きくなればなるほど、全体で一貫した行動を取るためには時間が必要です。

加えて、重要性やメリットをきちんと論理的に説明できる専門的な人材を確保しておくとスムーズに導入できます。

データ分析ツールの導入

データ活用基盤の構築に加え、データ分析ツールの導入も検討しましょう。データドリブンで分析結果の精度は、蓄積データの量だけでなく、アルゴリズムに大きく依存しているためです。

業務内容に見合った適切なツールの導入により、データの視覚化や分析が容易になります。データ分析結果をグラフや図で視覚化できれば、マーケティング戦略やセールス方法の効率的な開発が可能です。

実践！DXでのデータドリブン経営のやり方とコツ

データドリブン経営の導入を成功させるためには、蓄積したビッグデータをどのように使うかがポイントとなります。基本的な流れは、データ収集・データ視覚化・データ分析・意思決定と実践の4ステップです。全てのステップが大切なため、ひとつずつしっかりと把握しておきましょう。

データ収集

最初のステップは、目的に合ったデータ収集です。データドリブン経営をなぜ行いたいのか、目的意識が明確であれば、おのずと収集したいデータが絞られます。

蓄積しておきたいデータを効率的に収集しておくためには、各部門・部署に散在しているデータを一元管理するための環境作りが重要です。

必要な情報のデジタルデータがなく、紙などアナログデータのみ存在している場合は、顧客管理システムやPOSシステムなどを活用してデータをデジタル化する必要があります。

データ視覚化

収集したデータを分析できるようにするためには、視覚化（ビジュアル化）する必要があります。データドリブンの目的は、単にデータの収集ではありません。

そのため、最初に必要な手順は、収集した数値やグラフなどのデータを分析に必要なものと不必要なものに分ける作業です。何の目的で収集したデータなのか、一目瞭然にするのが理想です。

データの量によっては視覚化する作業を人手で行えるものの、時間と手間がかかります。BIツールなどウェブ解析ツールの活用を検討してみましょう。

データ分析

データの視覚化が完了したら、アルゴリズムを利用して目的に沿った分析を行います。業務内容により目的が異なるため、企業ごとに分析の仕方が異なることを覚えておきましょう。

例えば、自社のウェブサイトアクセス数増加が目的であれば、現在の検索数やリスティング広告などの割合を分析できます。自社商品の購入率を高める目的であれば、顧客情報や売上情報、ランキング・最大値・最小値などのデータ分析が必要です。

他との関連性や時間的変化に関するデータ分析を基に導き出した数値は、グラフや図などで誰もが視覚的に理解できるようにしておきます。より高度な分析を臨む場合は、データサイエンティストなど専門の人材に依頼しましょう。

意思決定と実践

最終的な意思決定を行う際は、データ分析結果に基づいた決定が重要です。主観的・感情的な意見が入ってしまうと、データドリブン経営の良さが失われることになりかねません。

具体的なビジョンや対策などを、データ分析結果から導き出します。抽出されたいくつかの選択肢など、AIによる分析やアルゴリズムでは判断できない内容を決定する大切なプロセスです。実現に向けて、コストや効果性をバランス良く考慮しましょう。

具体的な行動内容の意思決定がなされた後は、実践の段階へと進みます。

TRYETINGの予測AI『UMWELT』でDX化を成功させよう！

現在、データドリブン経営を実践するために利用できるツールが数多く開発されています。数あるツールの中で、TRYETING開発のUMWELTは、利用しやすいおすすめのツールです。

UMWELTはノーコード予測AIのため、プログラミング不要で、専門的な知識は要りません。日常業務で使用しているExcelデータと連携してCSVのAI化が可能です。専門の人材も必要ないため、導入期間やコストを削減できます。

データ収集だけでなく、データクレンジングなどデータドリブン経営に必要な前処理作業を自動処理できるアルゴリズム搭載です。

まとめ

昨今、社会情勢の変化が激しいため、従来の経営方法ではニーズへの対応が難しいと感じている経営者様は多くいます。データドリブンは、スピード感がある現代に役立つ経営方法です。社会情勢やニーズの変化にうまく対応し、生産性を向上させるのに役立ちます。

データドリブンを実践するには、利用しやすいツールの導入が大切です。TRYETING開発のUMWELTは、多くの企業様にご利用いただいています。データドリブンを導入する際はUMWELTの利用をご検討ください。

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