データ活用

2021年8月7日

データ活用でビジネスを活性化! 得られるメリットとは? 事例や課題も解説

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情報技術の発展にともないデータの重要性が高まる中、データ活用をビジネス成長の足がかりにしようとする企業が増えてきました。本記事では、データ活用の概要や得られるメリット、各業界の活用事例、企業がデータ活用に取り組むにあたっての課題などをご紹介します。

データ活用とはなにか

データ活用とは、社内に存在するあらゆるデータを売上の拡大や生産性向上のために活用することです。特定の業務にデータを参照するというようなことではなく、日常の業務で継続的に活用することを指します。

データ活用では、どのような性質のデータであっても分析の対象となり得ます。例えば営業部門であれば顧客の年齢や性別、職業といった属性データや地域ごとの売上データ、商談発生件数など、人事部門であれば社員名簿や勤怠・給与データ、求人への応募者数や応募者の属性などです。こうした企業が保有するビッグデータの中には、ビジネス拡大のヒントとなるような貴重な情報が埋もれています。データを分析・活用することで、これまで見落としていた事実や課題を発見できる可能性があるのです。

データ活用の重要性

現在、業種を問わずさまざまな企業でデータ活用が活発化している背景には、モバイル端末の普及や AI をはじめとする IT 技術の発展にともない、膨大なデータの収集、管理、分析が可能になったことがあります。さらに、市場競争が激化し、市場規模やビジネスモデル、トレンドが刻一刻と変化していく中、いかに迅速に必要な情報を入手し、スピーディーに意思決定ができるかが、企業の成長を左右していることも要因の一つです。現代は、もはやデータを活用することが企業の利益につながるというよりも、データを活用できずに変化への対応が遅れることが命取りになるような状況にあります。しかしながら、データ活用は始めてから一朝一夕で効果が出るものではありません。そのため、まずは企業の経営者がデータ活用の必要性やメリットを理解し、トップダウンでデータ活用ができる環境を整備していく必要があります。

企業がデータ活用をするメリットとは

それでは、企業がデータ活用をするのにはどのようなメリットが考えられるでしょうか。以下で詳しく解説します。

ビジネスにおけるヒントの獲得

データはそのままの状態では単なる数字や記号に過ぎませんが、グラフや表を用いて可視化し、それを分析することでビジネス展開におけるヒントを得られます。データが可視化されれば、数値変化の規則性や異常値、複数の事象の因果関係や相関関係が明らかになるため、需要予測がしやすくなったり、マーケティング戦略が立てやすくなったりするメリットがあります。また、単一のデータだけでは気付けなかったことも、複数のデータを掛け合わせて分析することで、新たな発見が得られるかもしれません。例えば、データ活用によって潜在的な顧客ニーズや不満が顕在化できれば、新商品の開発や新たなプロモーションを立案する際に効率的な方法を見つけやすくなります。

スピードの改善

データ活用はビジネスのスピード改善にも役に立ちます。従来の意思決定や方針決定は、経営者の長年の経験や勘に頼っている部分がありました。経験や勘といった個人の主観に基づいて意思決定や経営判断をするとなると、複数の経営陣と意見を一致させるのに時間がかかるため、市場の変化に迅速に対応することができません。また、売上が減少した場合に原因究明に時間を取られて対応が後手に回れば、経営計画に支障をきたす恐れがあります。

データ活用によって売上や市場の動向といった経営の意思決定に関わる重要な情報が素早く入手できるようになれば、当然、経営判断のスピードも上がります。

業界における活用事例

データの価値が高まる中、業界を問わずあらゆる分野でデータ活用が進められています。ここからは、各業界でどのようにデータ活用が行われているのかをご紹介します。

小売

小売業では、効果的な売上戦略を打ち立てる際にデータが活用されています。小売業で使われるデータは、商品別の売上データや顧客データ、天候データなどさまざまなものがあり、これらのデータを掛け合わせて分析することでビジネスのヒントや見落としていた課題を発見できます。

例えば、小売業では需給を正しく予測し、在庫管理を適正化できるかどうかが利益を大きく左右します。そこでビッグデータを活用して天候やイベントなどの要因と需要の相関関係を分析すれば、より正確な需要予測が可能となり、欠品や過剰在庫を防いだり、在庫の保有コストを削減したりすることにつながるでしょう。

製造

生産性が重視される製造業では、IoTの導入とともにデータ活用も進められています。例えば、工場の機器や設備にセンサーを設置すれば稼働状況を可視化できます。これにより、故障や異常の兆候を事前に察知してトラブルを回避し、稼働率を高めることが可能です。

このようなIoTやAIなどのテクノロジーを活用した生産性の高い工場は「スマートファクトリー」と呼ばれ、日本だけでなく世界の製造業でも同じような変革が広がりを見せています。スマートファクトリーは、少子高齢化による人手不足や継承者の不在といった日本の製造業の課題を解消する手段としても期待されています。

製造業では昔から技術者の経験を頼りに技術が継承されてきましたが、これまでは暗黙知でしかなかったノウハウをデータとして蓄積することで、経験の浅い技術者であっても広く活用でき、正確な製造管理が可能になるのです。

金融

金融業界でもビッグデータの存在が大きな技術革新をもたらしています。あらゆるデータをAIに機械学習させることで、アナリストは株価の上下動だけでなく、市場に影響を与えそうな政治的、社会的傾向をリアルタイムで監視し、より正確な判断を下せるようになります。顧客に融資を行うかどうかの意思決定にもデータ活用が有効です。経済状況や顧客の属性などの要素を複合的に分析することで、潜在的なリスクを見極めることができるでしょう。また、顧客のクレジットカードでの購入パターンを解析すれば、不正の検出や防止にもつながります。

データ活用のために企業が取り組むべき課題

これからビジネスにデータを活用していくにあたり、企業はどのような課題に取り組む必要があるでしょうか。以下で詳しく解説します。

正確なデータ収集と効率的な利用

せっかくデータを集めても、発信元が不確かだったり内容が信用に足りないものであったりしては意味がありません。出自や根拠が明確で、正確なデータを利用することがデータ活用の成功には不可欠です。

データを効率的に活用するには、専用ツールの導入も検討すべきです。膨大なデータを一から収集、加工、分析するには相当な労力と時間がかかります。データの量や種類が多すぎる場合は必要なデータを見つけられないこともあります。また、データを収集すること自体が目的となってしまえば、肝心な分析にまで手が回らないかもしれません。

データの保管にあたっては、セキュリティ対策を万全にしておくことも重要です。そこで BI ツールなどを活用すれば、データの収集や分析が効率的に行えます。 BI ツールの主な機能は、データの可視化、データマイニング、分析、売上のシミュレーション、レポート作成などです。 BI ツールを利用すれば、データ分析の専門知識がなくても必要なデータの分析が可能になるため、社内に適切な人材がいない、新たに人材を確保する余裕がない場合にもおすすめです。

社内の体制整備

腰を据えてデータ活用に取り組むためにも、データ活用に専門的に関わる人材の確保は不可欠です。社内にあるデータの全体像を把握できる人材がいると、より多角的で高度なデータ活用が可能です。また、できれば個人ではなくチームでデータ活用にあたった方が、扱えるデータの規模が大きくなり、自社におけるデータ活用のノウハウも確立しやすくなります。

ただ、取得するデータの選定や掛け合わせを考えるのはデータ分析の経験者でないと難しいため、社内に適任者がいない場合はアウトソーシングも検討するとよいでしょう。 なお、データ活用を成功させるには、個人や特定のチームだけでなく社員一人ひとりがデータの重要性を理解し、積極的にデータを活用していこうという企業文化を醸成していくことも必要です。そのためにも、まずは経営層が先陣を切ってデータ活用を実践し、組織を巻き込んでいくことが重要になってくるでしょう。

まとめ

データ活用によって社内外に散らばるデータを効率的に収集・分析できれば、これまで見えていなかったビジネスの課題や、商品開発やマーケティング戦略に役立つ発見が得られる可能性があります。ただし、膨大な量のデータを適切に管理するには、正確なデータを集め、データ分析に明るい人材を確保することも大事です。社内での人材確保が難しい場合は、 BI ツールの導入や外部人材の利用を視野に入れ、データ活用を成功させましょう。

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