データ活用における課題とは？企業が実践できる対応策を解説！

多くの企業が社内DXを進める現代では、データ活用は欠かせない技術となってきました。これまではアナログな方法で業務を進めていた企業も、データ活用に即した方法に業務内容を変更するようになり、その流れはこれからも止まることはないでしょう。この記事では、データ活用をする上で意識しておくべき課題や、実践するべき対応策を解説します。

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企業のデータ活用における課題

『令和2年版　情報通信白書』によると、eコマースなどの分野でGPSやRFIDを活用したデータの自動取得は飛躍的に増加していて、IoT技術の導入がさまざまな企業で進んでいることが伺えます。一方でデータ分析やビッグデータを効果的に運用し、自社の成長につなげている企業はまだあまり見られません。多くの企業がデータ活用に乗り出しているにもかかわらず、一体何が課題となっているのでしょうか。

データ活用が業務として定着できない

NTTデータ経営研究所が2019年にNTTコム リサーチの登録モニターを対象に実施した『企業におけるデータ活用の取り組み動向調査』では、データ活用における課題として「データ活用が業務として定着しない」ことが最多の得票率を獲得しました。これは同アンケートに回答した31％の企業が課題を感じている点です。データ活用はまだまだ新しい技術であるがゆえに、日々の業務に取り入れることに苦戦していることが伺えます。

スキルや経験の属人化が起こっている

次に挙げられるのが「スキルや経験の属人化」です。データ分析は一度やり方を習得してしまえば、専門的な知識がなくてもある程度効率的な運用が可能ですし、分析の経験を積むことで仮説の立て方やデータの収集方法はどんどん上手くなります。しかし、裏を返せばデータ分析を担当するスタッフにばかりスキルや経験が収束されてしまい、業務が属人化することがあります。

データサイエンティストをはじめとするAI人材が不足している

人材面では、社内のAI人材が不足している点もよく挙げられます。データ分析は数字同士の因果関係を感覚的に理解していない限り、上手く運用することは難しいため、データサイエンスに関するスキルが求められます。AI人材が社内にいない場合、このような課題が発生します。もちろん、この場合はデータ分析機能を搭載したAIシステムなどを購入し社内に導入することで、ある程度改善は可能です。

理想的な外部パートナー企業を見つけられない

データ活用を介して自社のDX化を推進すべく、外部パートナーとの提携を検討する企業も少なくありません。しかし、パートナー企業が上手く見つからないこともあります。パートナーの選定には分析ツールなどに関する知識だけでなく、業界知識の有無や自社の選定基準の明確化など、さまざまな条件をクリアする必要があり時間がかかります。

社内におけるデータ活用の課題

データ活用における課題は一般的には下記のものが挙げられます。具体的にどんな有機的メカニズムによって発生するのでしょうか。以下では、データ活用が上手くいかない時、社内におけるさまざまの階層では何が起こっているのかを、経営層・企画担当者・IT担当者というそれぞれの立場から解説します。

経営層が抱えている課題

経営層が抱える問題には「データの分析結果を適切に活かした意思決定ができない」ことがあります。これは主に、データに関する統括責任者や担当部署が存在しないことや、データ分析の報告結果に担当者の主観が多く含まれ、数値から問題や背景を正確に読み取ることが難しかったことに起因します。

企画担当者が抱えている課題

意思決定に有用な分析や報告が難しいことも課題です。社内のデータ分析業務が属人的になっている場合、不慣れな担当者は上手く業務を進められないケースもあります。そもそもデータの定義がバラバラになっていて品質が低いこともあるため、分析するためのデータを整理するところから始める必要もあります。

IT担当者が抱えている課題

IT部門の担当者が抱えている課題には「分析に必要なデータが提供できない」ことが挙げられます。これはデータクレンジングの条件などが自動化されておらず、手作業で進める業務が多いために非効率が発生している場合に起こります。また、データの配置やフローを一元的に統制できるシステムを構築していないことから、開発・運用保守にリソースを割かれてしまうこともこの課題を引き起こす原因になります。

データ活用で得られる効果

データ活用は上手く使うことで現在のワークフローを可視化し、どこを自動化し、どこを人間が担うべきかを判断できます。具体的には「工数や集計ミスを抑えられる」「レポート作成件数の拡大を図れる」「スピーディーな経営判断ができる」などが挙げられます。

工数や集計ミスを抑えられる

データ活用はレポート作成工数や集計ミスの削減に役立ちます。これまでは特定の社員に依存していた月次のレポート作成業務も、データ活用を導入することで仕組み化できれば、これらの課題を解決できます。

レポート作成件数の拡大を図れる

また、データ活用を導入することで、レポートを一括で出力できるようになります。これにより、レポートの作成件数を拡大できます。レポートの作成件数を増やすことはさまざまなデータを可視化することになり、次に紹介するメリットに繋がります。

スピーディーな経営判断ができる

データ活用はスピーディーな経営判断をサポートします。多角的かつ有用なデータを分析することは課題の解像度を高めるため、経営陣が課題を把握するまでの時間が短くなります。同時に、適切に可視化されたデータはどこに問題があるかを明確に示すため、それを取り除くための経営判断は自然と素早くなります。

有効なデータ活用を行うための対策方法

では、有効なデータ活用を行うためにはどうすればいいのでしょうか。以下ではその対策方法を紹介します。

データを扱える人員を確保する

有効なデータ活用をするために、そのための専門・担当の人員を確保します。データから得られた情報をアクションにつなげるためにはそれを繋げる人材の確保や育成が必須です。データを扱える人材がいないままでは、単に社内のデータ管理が少し楽になっただけという結果に終わってしまいます。データは活用する人材がいて初めて効果を発揮します。

データ分析やデータ活用の作業環境を整備する

有効なデータ活用を行うためには、データ分析やデータ活用の作業環境を整備することも欠かせません。生産性を高る情報共有システムや、フォーマットの整備、強いては既存の環境設備の変更が必要になることもありますが、単にペーパーレス化やWeb会議の導入など、表面的な部分だけを革新するのではなく、もっと根本的な土台から整備しなくては、更なるDX化の効果は得られにくいです。

データ管理の仕組み化を図る

先にも挙げたように、データ活用における大きな課題の一つは「スキルや経験の属人化」です。これが招く不都合はすでに解説しましたが、ではどのように避ければいいのでしょうか。答えは単純極まりないですが、データ管理の仕組み化を徹底するしかありません。販売されているデータ分析ツールを導入すれば新たに情報共有のシステムを構築する必要がないため、それも一つの近道になります。

経営層による意思決定サイクルの短縮化を図る

経営層による意思決定サイクルの短縮化は、データ活用によって得られるメリットであると同時に、有効なデータ活用を促進するための手段にもなります。適切なKPIの設定や、経営ダッシュボードの導入は収集するデータの方向性や、加工の目的を明確にするため、より効果的なデータ活用に繋がります。

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データ活用における課題の解決にはTRYETINGのUMWELTがおすすめです。UMWELTなら導入コストを最小限に抑えた上でデータクレンジングやデータ結合・変換、ファイル取得など、多彩な分析内容を可視化することができます。既に大企業やスタートアップまで、幅広い導入実績があり、現場での活用の容易さをご好評いただいています。また他にも機械学習や、需要予測、API実行やBI連携など、さまざまな角度から企業の課題を解決できるツールです。

まとめ

データ活用は上手く使えば自社が抱えているさまざまな問題を解決できます。しかし、それに至るまでの課題は多く、たくさんの企業が頭を抱えてはいますが、それすら乗り越えることができれば実りは大きなものです。データ市場は今後もますますの成長が期待されていて、これからの時代は成長を目指す企業にとって一層欠かせない技術になるはずです。ぜひこれを機に、データ活用の導入を検討してみてください。

参照文献

令和2年版情報通信白書｜総務省（2020）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/02honpen.pdf

企業におけるデータ活用の取り組み動向調査～「データ活用人材やリソースの調達・増強」 その3割が“効果なし”～｜ＮＴＴデータ経営研究所（2020）
https://www.nttdata-strategy.com/newsrelease/200513.html?_fsi=ARWGnNvs&_fsi=ARWGnNvs

組織内外データ活用の促進方法：データ活用行動に影響を与える要素の実証研究｜山口 真一（2018）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/soshikikagaku/51/4/51_24/_pdf/-char/ja

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