データ活用
2021-10-11
データ活用
2021-08-07
データ分析組織の立ち上げと最初に取り組むべきこととは
- データ分析
- 組織
ビジネスに役立てるために、データ分析組織を社内に立ち上げようと考える企業は少なくありません。しかし、いざ取り組もうとしても、どのように進めればよいのかわからない、立ち上げても定着しないといった課題を抱える企業は多いようです。
本記事では、データ分析組織構築に必要な環境や、定着させるためのポイントについて解説します。
企業のデータ活用が上手くいかない理由
明確な目的を定めていないと、データ活用は上手くいきません。最終的な目的により、収集するべきデータが異なり、分析の方法も変わってくるからです。そのため、まずは目的を明確にすることが大切です。
そもそも分析のできる人材、関心のある社員がいないといったケースも難しいでしょう。育成する手もありますが、必然的に時間がかかります。
また、データ活用を成功させるには、スムーズにデータへアクセスできる環境を整えなくてはなりません。その都度アクセス権限を付与してもらわなければならない、といった状況では効率的とはいえないでしょう。
データ分析組織構築のために必要な環境
データ分析組織を構築するにあたっては、前述のとおり環境を整えなければなりません。では、いったいどのような環境を整備すればよいのでしょうか。以下、詳しくて見ていきましょう。
スキルや関心のある人材がいる
自社でデータ分析を行うとなれば、担当する人材が必要です。現状ではまったく違う業務を担当している社員でも、前職でデータ収集や分析に携わっていたような方なら、分析組織の人材候補となりえます。
スキルや関心のある人材が社内に 1 人もいないとなると、少々問題です。このケースでは、データ分析を外注する、即戦力たる人材を新たに採用する、社員を育成するなどの選択肢が考えられます。
データ分析基盤が用意されている
データ分析基盤とは、文字通りデータを分析するための基盤、ベースです。さまざまなデータの分析に活用できるツールであり、現在ではさまざまなソリューションサービスが提供されています。
本格的な分析を行うにあたり、分析基盤の構築は必須です。頻度が少なく、分析データ量もごくわずかといったケースであれば必須ではありませんが、大量のデータを効率よく分析したいのなら構築すべきです。
必要な予算がある
適切な分析環境を整えるにあたり、ある程度の予算が必要です。データ分析基盤を構築するだけでも相当な費用が発生し、人材の採用や育成、外注にもコストがかかります。
分析環境を整えたくても、使える予算がなければ話になりません。まずは、使える予算があるかどうかを確認しましょう。また、具体的にどのような環境を整えるのかを明確にし、そのうえで正確な見積もりを出せば、予算の範囲内に収まるかどうか確認できます。
部門間で連携できる
企業によっては、社内にいくつもの部門が設置されているケースも珍しくありません。組織としてデータ分析をビジネスに活かしたいと考えているのなら、部門間でのスムーズな連携が必要です。
各部門でデータが管理されており、他部門はアクセスできない、といったケースも少なくありません。これでは、とても組織全体のことを考えたデータ分析や活用はできないでしょう。
社内調整ができる
データ分析組織の立ち上げと運用にあたり、社内のさまざまなことを変えていく必要も生じます。アクセス権限の付与に関するルールや、場合によっては就業規則に手を加えなる可能性も出てくるでしょう。
このようなとき、社内できちんと調整ができるかどうかがカギです。上層部が聞く耳をもってくれない、他部門の長が話を聞いてくれない、といった状況では少々難しいかもしれません。
データ活用を定着させるためには
データ分析組織を立ち上げるなら、まずはデータ活用をどうやって定着させるかについて考えておかなければなりません。せっかくのデータ活用も定着しなければ、ビジネスで成果を出すことは難しいでしょう。定着させるポイントとしては、他部門との連携強化、社内制度の見直し、継続的な実施などがあげられます。
他部門との連携を意識する
データ活用成功のカギを握るのは、他部門との連携です。企業のビジネスは、 1 部門だけで行うものではありません。組織の利益を考えた場合、全部門で上手く連携する必要があります。
他部門との連携が上手くいかないのは、もしかするとコミュニケーション不足なのかもしれません。まずはそこを見直してみましょう。共通の目的を達成するため、こまめに話し合いの場を設けることも大切です。
社内制度を見直す
データ活用がしにくい社内制度なら、見直していく必要があります。たとえば、現状データにアクセスしにくい制度になっているのなら、そこから見直してみてはいかがでしょうか。
継続的に実施する
データ活用がいきなり上手くいくとは限りません。むしろ、最初のうちは失敗を繰り返してしまう可能性があります。上手くいかないからと諦めるのではなく、継続的に実施することで分析の精度も高められるでしょう。
漠然と実施し続けるのではなく、 PDCA を回すことも大切です。トライ＆エラーを繰り返しつつ、改善を重ねていきましょう。
組織づくりのために何から取り組むべきか？
データ活用組織づくりのために取り組むべきことは、いくつもあります。人材の確保や社内リテラシーの強化、小さな成果の積み上げ、分析基盤の整備などが挙げられます。詳しく見ていきましょう。
人材の確保
データ分析にはさまざまな知識が必要です。ビジネスやデータサイエンス、データエンジニアリングなどが挙げられます。これらの知識があり、なおかつ自分自身で考えられる人材の確保が求められます。
近年は、データ分析の需要が高まりを見せており、企業による人材の獲得が激化しています。需要と供給のバランスが崩れているため、なかなか理想的な人材を確保できないかもしれません。
社内に適性のある人材がおらず、確保も難しいのなら、外部企業へ委託するのもひとつの手です。委託しているあいだに、社内での人材育成に努めましょう。
社内のリテラシー強化
データをビジネスに活かすには、組織全体での取り組みが必要です。そのためには、社員一人ひとりのリテラシー強化を図らなくてはなりません。
どうしてデータ分析の取り組みを行うのか、何を目的としているのかなど、周知させることが大切です。目的や意味を見出せないことには、社員のモチベーションは上がりません。必要に応じて、勉強会や研修を開催するのもよいでしょう。
小さな成果の積み上げ
小さな成果でも、積み上げることで分析チームは自信をもてます。成功体験の積み上げにより、周りの社員もデータ分析の大切さに気づいてくれるかもしれません。
小さな成果を積み上げるため、まずは小さな目標を設定しましょう。最初から目標が大きすぎると、挫折してしまうおそれがあります。成功体験を積み上げつつ、目標を大きくしましょう。
分析基盤の整備
分析基盤ツールを選ぶときは、属人化を防げるものを選びましょう。高度なスキルや知識をもつ人にしか扱えないツールでは、業務が属人化してしまうおそれがあります。また、スピーディな分析ができるか、拡張性が高いかなども選ぶときのポイントです。
多くの企業が分析基盤ツールを活用しており、例を挙げるとメルカリは BigQuery や Google Sheets、 Python などを使用しています。メルカリのデータ分析組織は、マネージャークラスでデータ分析に携わってきた方々が揃う大きな組織ですが、 delika のようなツールを活用すれば、メルカリのように大きな組織でなくても、分析組織づくりに役立てられます。
まとめ
データ分析組織を構築するには、適切な環境を整えることが第一です。運用を定着させるにあたっては、小さくても成果を出す、他部門との連携を大切にする、継続的に実施するといったことを意識しましょう。
組織づくりのためには、まずデータ分析に精通した人材の確保が欠かせません。また、社内リテラシーの強化や分析基盤の整備も必要です。本記事でお伝えしたことを参考に、ぜひデータ分析組織づくりに役立ててください。
