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データドリブン経営とは?
企業のメリット・課題と成功事例

 2021.11.05  Box Japan

データドリブン経営は、変化し続ける顧客の消費行動やニーズをすばやく察知し、他社との競争に勝っていくために、近年注目されている経営手法です。この記事では、データドリブン経営について、そのメリットや取り入れる際の課題と解決方法についてもご説明します。また、経営のデータドリブン化によってよい影響がもたらされた企業の事例も2つご紹介します。

データドリブン経営とは?企業のメリット・課題と成功事例

データドリブン経営とは?

データドリブンとは、収集した膨大なデータを分析し、その結果を参考にして意思決定をすることをいいます。従来のいわゆる「KKD」と呼ばれる勘、経験、度胸で意思決定を行う、主観的で直感的な経営とは対照的に、データドリブン経営では、収集、分析した客観的なデータに基づき経営の意思決定を行います。

企業におけるデータドリブンのプロセス

データドリブン経営の4つのステップは大きく分けると「データ収集と蓄積→可視化→分析→アクションプランの策定、実行」です。以下に、それぞれの段階別に行うべきことについてご説明します。

データ収集

データドリブン経営の最も重要な部分です。データは「自社の目的や課題の解決につながりそうなもの」である必要があります。分析に耐えうるだけの一定の質、種類、量を満たすようなデータを収集します。データの収集には、例えば、販売管理といった基幹システムから取り出す、Webサイトのアクセスログを取り出すなどの方法がありますが、データ収集に時間がかかりすぎるのはコストの視点からも好ましくありません。データの収集と蓄積を始めるなら、なるべく容易に行うために、データプラットフォームなどの仕組みの設計も戦略的に行いましょう。

可視化

次のステップは「可視化」です。企業の経営陣から合意を得て、スムーズな意思決定を進めるためには、収集したデータの内容を一目で理解できる形にする必要があります。用意したデータをもとに図やグラフを作成し、それを見た人が判断しやすい形に整えます。

分析

3つ目のステップとして、可視化されたデータを分析、解析します。膨大なデータをあらゆる角度から分析するには、分析ツールを使用したり、専門的なスキルをもつ人材が必要になる場合もあります。分析結果をもとに、解決するべき課題を明らかにし、それに対する解決策を考えます。

アクションプランの策定・実行

最後のステップは、アクションプランの策定・実行です。前のステップで分析された結果をふまえ、具体的な対策を練り、実行します。
このような4つのステップを経ることで、収集した膨大なデータを経営に生かすことができるようになります。

データのガードレールと行動分析(サマリー版)
日本貨物鉄道株式会社(JR貨物) 事例紹介資料

企業がデータドリブン経営を実現する目的・メリット

近年は顧客の価値観がますます多様化しているため、顧客のニーズをとらえにくい時代といわれています。勘や経験、いわゆるKKDといわれる主観的な判断だけでは、経営者が予想もしなかった、もしくは想像できなかった顧客のニーズや隠れた市場を逃してしまう可能性があります。
データドリブン経営は、正確に現代の多様化した顧客ニーズに応えることを目的としています。ビッグデータを生かし客観的な事実に基づいた経営判断をするので、意思決定の精度がより高くなることがデータドリブン経営のメリットです。
ITが進化し、また企業のDX化が進んでいることもあり、膨大なデータを収集、蓄積することが可能になったことも、データドリブン経営のハードルを低くした一因です。しかし、収集できたデータを正しく経営に活用できている企業は、まだまだ多くないのも現状です。

企業経営のデータドリブン化で考えるべき課題と解決策

データドリブン経営は、従来の経営スタイルと比べて、ビジネスへの基本的な向き合い方が大きく異なります。そのため、データドリブン化を試みる際に様々な課題に直面することもあります。以下にデータドリブン化の課題とその解決策について述べたいと思います。

データドリブン化最大の課題は「人材確保」と「理解の促進」

データドリブン経営を成功させるためには、経営活動全体の把握、データ分析、マーケティング戦略を構築するスキルを持つ人材が必要不可欠です。
「データアナリスト」「データサイエンティスト」など、データに強い人材を確保、育成することも必要です。またデータを可視化し、次の判断の材料にするためにDMP(Data Management Platform)やBI(Business Intelligence)などのツールを使用することも必要です。そのため、それらの作業支援ツールに精通した人材を確保することも求められます。
また、データドリブン経営の成功のためには、組織全体にデータドリブンの重要性を理解してもらうことがまず重要です。データドリブンを活用してマーケティング戦略を打ち出しても、組織の上層部からの理解がなければ成果が上がらないでしょう。経営のデータドリブン化によりもたらされるメリットを企業全体が理解し、取り組みのための体制をしっかり作ることが、データドリブン化の課題です。

まずはデータドリブンの重要性やメリットの周知を

データドリブンでは、データ入力などの単純作業が減る一方、データ収集に必要な項目や、何のデータが必要化にもつながる経営に必要なアイデアを社内で検討する業務が増えます。これまでよりも社内で密にコミュニケーションをとる必要もあります。データをお互いが利用することによって見えなかったものが見えるようになるためです。それゆえ、社内での情報共有の効率化や、アクションプランの実行力を高めるための工夫をする必要があります。
データドリブンの重要性や活用について指導するほか、事前計画や試験運用をリードできる人材を確保もしくは育成し、リーダーとして配置するとよいでしょう。

支援ツールの活用も有効な手段に

収集した膨大なデータの統合や可視化を実現するためにDMPツールが役立ちます。そしてそれらのデータを分析し、意思決定の材料とするためにBIツールを使用すると良いでしょう。さらに、BIのデータを基にSFA(営業支援システム)を活用し営業方法を検討する方法もあります。顧客の基本情報・購買履歴の管理が必要ならCRMの導入をおすすめします。
クラウドストレージなどを活用した社内情報のデータ化や情報共有の加速や効率化もデータドリブン化の第一歩になります。

データドリブン経営の導入に成功した事例

データドリブンを取り入れることで経営に良い影響がもたらされた企業の事例をご紹介します。

クラウド型BIツールの活用で、より精度の高い利益予測を実現

大手電気通信事業者で、クラウド型BIツールを活用し正確な利益予測に基づく意思決定を実現した事例があります。
同社は法人営業の業績を評価するための指標である売上総利益の予測精度が低いという課題を抱えていました。また、社内で様々なシステムやデータベースを使用しておりデータを統合的に活用できていない状況でした。
そこでクラウド型のBIツールを導入し、データをひとつにまとめる仕組みを作りました。その結果、様々な角度からあらゆるデータを可視化することに成功し、利益の予測精度を高められました。

「Box」の導入により、各部署・個人が持つナレッジを組織全体で共有

意思決定には情報共有も必須となります。2つ目の事例の山口県の学校法人では、業務の内容やデータ、コンテンツを部署内のみ、または個人のみが把握している状態になっており、他部署や他の担当者への引き継ぎや共有がスムーズにできないという課題がありました。
そこでBoxの導入により、各部署や個人が保有してブラックボックス化してしまっていたナレッジをデジタル化し、データの可視化、分析のための基盤としました。
その他、生徒一人ひとりのアカウントを作り教材を共有したり、職員間で会議資料を共有したりするなど、業務の効率化により教職員のワークスタイルの改善も実現しました。

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まとめ

意思決定のデータドリブン化により、多様化した顧客のニーズに応えられること、主観にとらわれない適切な意思決定が可能になること、業務の効率化によりワークスタイルの改善につながることなど、様々なメリットがもたらされます。ただしデータドリブン化にあたっては人材の確保や、IT基盤の整備、組織全体の理解の面で課題を抱えることがあるかもしれません。本記事でご紹介した方法を用いてそのような課題を解決し、データドリブン化への第一歩を踏み出してみましょう。

データドリブン経営を進化させる次のステップ

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