データ活用

2021年8月7日

データ活用とは? 必要性とメリットを紹介

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「ビッグデータ」「IoT」などのワードを耳にする機会が増えたという方も多いことでしょう。データ活用は企業の担当者にとって、今や見逃せないビジネストレンドです。この記事では、データ活用に関する基礎知識を身に付けたい方に向けて、その必要性やメリット、活用手順などについてわかりやすく解説します。

データ活用とは

デジタル社会において日々生み出されるデータの増加に伴い、企業のデータ活用も加速しています。企業におけるデータ活用の基本とは、文字通り、社内に蓄積されたデータや社外から収集したデータをビジネスに恒常的に活用することを指します。たとえば、営業部門が管理している顧客データやマーケティング部門で管理している広告データなどが、企業で活用できるデータの代表例です。

もちろん挙げたもの以外にも、ビジネス活用できる有益なデータは、身近なところに多数存在します。日常業務においてこれらのデータを多角的な視点で分析し、継続的に活用していくというのが企業におけるデータ活用の軸となる考え方です。

データ活用が注目されている背景

データ活用が注目されている背景には、大きく 3 つの要素があります。 1 つ目は、「スマートフォンの普及」です。スマートフォンの普及により、消費者はいつでもどこからでも情報を検索・発信できるようになり、それに伴ってトレンド変化のスピードも加速しています。すなわち、情報スピードの違いが企業の成長率にも影響を与え始めているのです。

2 つ目に、「IT技術の発展」と共に、DXやデジタルシフトも進んでいます。次世代の高速通信規格である「5G」の商用化も始まり、「高速・大容量」「低遅延」などの技術の進化が今後あらゆる産業のビジネス前提を大きく変えていくとみられています。

3 つ目は、「IoT やビッグデータ活用への関心の高まり」です。データを活用する業務領域は年々広がっており、ビッグデータを保有するのは今や大企業だけとは限りません。中小企業においても、業種や業態問わず、データ利活用への関心が高まっています。

データ活用の必要性

国内の企業の多くが、「人手不足の解消」「生産性向上」などの深刻な課題に直面しています。ビジネスにおけるこれらの課題や目的を解決・達成する有効な手段として、データ活用の価値が高まっています。

データ活用をビジネス戦略に組み込むことで、効率良く事業を拡大していくことが可能です。たとえば、単なる数値的な事実として蓄積されている購入者の属性を可視化して分析すれば、顧客の趣味嗜好をより深く理解でき、優れた顧客体験を提供できるようになるはずです。

さらに、属性からターゲットをフィルタリングして若い世代に好まれる商品を開発したり、ビッグデータを全国規模のキャンペーンにも活用したりといった利用も叶います。さらに、次の段落以降で詳しく説明するメリットの存在からも、必要性の高さがうかがえます。

データ活用のメリット

データ活用のメリットについて解説します。データ活用には大きく分けて、次の 2 つのメリットがあります。

現状の把握に役立つ

1 つ目のメリットは、現状課題の分析精度の向上です。主観的な観点に依存することなく、データに基づく論理的な分析が可能になります。まず、市場における自社の立ち位置を客観的に把握できます。さらに、顧客の潜在ニーズ・不満をデータによって顕在化できれば、新たなビジネスポテンシャルを発掘でき、今まで見落としていた真の原因も拾いやすくなるでしょう。市場の変化にも、敏感に対応できるようになるはずです。

明確な根拠に基づく提案であれば社内の意思統一も図りやすくなり、方針決定までのスピードもアップします。迅速な経営判断は、企業の競争力強化につながります。

今後の戦略・施策立案につながる

2 つ目は、ビジネス戦略の立案・実行がスムーズになることです。現状把握の次のステップとして、データを詳しく分析することによって、今後の市場動向や売り上げ推移を予測しやすくなります。確度の高い将来予測をベースに、市場でのポジション強化につながる戦略や施策を立案できます。結果的に、売り上げの持続性が見込め、収益の安定化も図れるでしょう。

切り取る場所を変えたり、一見関係がなさそうな指標を組み合わせたりすることで、新たな商品やサービスのヒントを得られるケースも多くあります。さらに、実行した戦略や施策の効果を検証するのにもデータ活用は役立ちます。

データ活用のために必要な準備・手順

データ活用のメリットを押さえたところで、ここからはデータ活用にあたって、想定される準備・手順について解説します。具体的には、次の4つのステップに沿って進めていきましょう。

人材やツールを準備する

データ活用には、データ分析に長けた人材の存在が不可欠です。ビジネスセンスがあり、幅広い視点からの高度なデータ分析が可能な人材を確保しましょう。データ活用は今後さらなる発展を遂げていくと想定されます。持続的に実施していくためにも、専任スタッフとして確保するのが望ましいでしょう。効率的な作業を支援するツール導入もあわせて進めましょう。

画一的な取り組みでは、データ活用の効果を最大化できません。可能な限り、部門横断的なチームを結成し、より大きな規模でのデータ活用を実現していきましょう。データ分析から導かれたインサイトをビジネス戦略に昇華させ、組織内で調整・推進していける人材も必要です。

データをわかりやすく可視化する

次に、データを可視化します。エクセルのように数値が羅列されているだけの情報はただの結果であり、一目で状況を把握できるものではありません。加えて、その状態から分析・評価するのには手間がかかり、特にビッグデータの処理には向いていません。

データ活用では、グラフ化やダッシュボード化によってわかりやすく可視化することが重要です。現状を客観的に把握でき、高度な分析・評価も効率的に行えます。誰が見てもわかる形になれば、社内外の関係者への共有もスムーズに進められるでしょう。

データを分析する

次に、可視化したデータに隠されたメッセージを読み取っていきます。課題にもよりますが、データの規則性や異常値、因果関係、相関関係といった点をチェックし、ビジネスに生かせそうな特徴をひとつでも多く発見していきましょう。たとえば、「週ごとに比較した場合に決まって金曜日の売り上げが高い」「雨の日によく売れる商品がある」といった傾向を見つけ出し、検討のための仮説へとつなげます。

戦略を立案・検証する

最後に、戦略を立案・検証します。具体的には、データから読み取れた法則や傾向などをベースに、課題を解決し、市場競争で優位に立つための戦略を立案・実行します。定量的な指標を設定し、狙い通りの効果が出ているかも検証します。

前述の通り、データ活用においては継続的な実施が肝心であり、それにはPDCAサイクルを回しながら改善していくことも含まれます。成功事例だけでなく失敗事例もノウハウとして社内に蓄積し、全社で情報共有していくことも重要です。

まとめ

企業内に蓄積されたデータは、新たなビジネス機会の獲得につながるヒントの宝庫です。IT技術の進化も追い風となり、業界・業種問わず、データ活用の可能性は無限に広がっています。長らく企業の資産は「ヒト・モノ・カネ」の 3 つとされていましたが、今後は「データ」も重要な財産になっていくとみて間違いないでしょう。

ビジネスにおけるデータ活用の最終ゴールは、自社の業績向上です。社内のリソースが不足している場合には、高度で複雑な分析はツールに任せたり、アウトソースしたりするのも手です。効率的に分析を進めることで、社内の意思決定をスピードアップでき、結果的に競合に対しても先手を打った戦略を取れるようになるでしょう。

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