経営に活かすためのデータ分析フローをわかりやすく解説！データ分析チームと連携するポイント

データ分析を企業経営に活用する意義

データ分析を企業経営に活用する意義を解説します。

◆ビジネスにおける競争力を確保

グローバル競争の激化やデータの取得範囲の拡大、データドリブン経営の浸透などを背景に、データ分析結果を企業経営や事業活動に活かすことは欠かせないものとなっています。
データ分析を精緻に行うことにより、正確な現状分析と予測が可能になり、施策の精度が増します。また経営課題を可視化し、意思決定につなげられるのもデータ分析の意義といえます。

◆意思決定のスピード向上

近年は人工知能（AI）を用いた分析が進んでいますが、膨大なデータの分析をスピーディーに行えるようになりました。その結果、意思決定のスピードも向上します。

◆データドリブン経営、DXの第一歩となる

データ分析結果によって得られた知見を元に、戦略的に意思決定を進めるデータドリブン経営や、組織の仕組みやビジネス変革を意味するDXを推し進めるために、データ分析は必要不可欠な取り組みです。

経営に活かすためのデータ分析のフロー

データ分析のフローは主に次の流れで行います。ここでは経営に活かす目的で行う場合のフローをご紹介します。

1.データ分析の目的を明確にする
2.仮説を立てる
3.データ分析の方法を決める
4.必要なデータを収集する
5.データ分析の前準備としての整形・加工を行う
6.データ分析を行う
7.分析結果を可視化する
8.検証・協議する
9.経営の意思決定・戦略策定などにつなげる

まずデータ分析の目的を明確にし、ゴールを定めた上で取り組むことで、フロー全体を通じて効率的に進められます。

例えば「売上低迷」や「顧客満足度向上」などの経営課題に基づき、「売上○％向上」「顧客満足度○%向上」などのKPI（重要業績評価指標）を明確に定めます。

また仮説を立て、それを立証するために必要なデータ収集と分析を進めていきます。例えば「競合店舗が近隣に出店した」などの仮説を立てた場合、本事象前後の顧客の購買履歴データの比較を行うといったことなどが考えられます。

最適なデータ分析手法を決め、必要なデータの収集も進めていきます。またデータを分析するには前段階において整形・加工を行う必要があります。

分析後はいかにわかりやすく可視化できるかが重要です。その可視化結果を元に、社内で検証し、協議を重ね、経営の意思決定や戦略策定などに活かします。

経営層がデータ分析チームと連携するポイント

データ分析のフローはとてもシンプルであり、必要なデータやデータ基盤、データ分析ツールさえ用意すればデータ分析は可能です。

しかし、実際にデータ分析を行うのは経営企画部門や情報システム部門などであることが多く、経営層が思うようなデータ分析結果が得られないことがあります。このデータ分析チームと経営層や意思決定権者との間の溝を克服し、データ分析結果を経営に活かすには、密に連携することがポイントになります。

そこで、経営層がデータ分析チームと密に連携するポイントをご紹介します。

◆どのような仮説のもとで分析してほしいのかを伝える

経営層がデータ分析チームより渡された分析結果の的が少々ずれていたり、根拠面で不安があり、意思決定に使うには懸念が生じたりすることがあります。予防するには、まずどのような仮説のもとで分析してほしいのか、データ分析チームへ丁寧に説明する必要があると考えられます。

◆可視化して常に共有できる仕組みを作る

データ分析フローの「可視化」は、互いに共通認識を持ち、連携を密にするための重要なプロセスです。BIツールなどを利用して社内データ収集・分析の仕組みを構築することが重要です。

◆データ分析のPDCAサイクルを回す

経営層にとって、データ分析を始めた当初は、データ分析結果の信頼性が気になることでしょう。そこで、まずは出された分析結果に対して疑問や再提案を示し、改めてデータ分析を行ってもらうのも一案です。データ分析のPDCAサイクルを回しながら、信頼性が増してきた頃合いを見て、徐々に経営戦略や意思決定に取り入れていくと良いでしょう。

◆組織的なデータドリブン風土の醸成

長期的な視点で見ると、組織全体でデータ分析に関する正しい知識や有効性を共有し、データドリブンな風土を醸成することが重要です。その結果、データ分析及び利活用のスムーズな流れが定着するでしょう。

まとめ

データ分析は、企業が競争力を付けるために欠かせません。データ分析のフロー全体を通じた取り組みを、経営層とデータ分析チームが連携を取りながら、いかに効率的に推し進めていけるかがポイントです。

データ分析とその可視化にはBIツールの活用が最適ですが、中でもラキールの「LaKeel BI」を活用すれば、誰にでもわかりやすい分析結果表示と、AI機能の活用により対話型でインサイト（洞察・考察）をスピーディーに把握することができ、専門知識がなくとも確度の高いデータ分析結果を得られます。

また、社内外にある大量のデータを継続的に収集、蓄積、加工、分析し、データを効率的に活用できるよう統合するデータ分析基盤システム「LaKeel Data Insight」を合わせて利用することもおすすめです。データ検索や集計により、さまざまな形式での出力ができ、効率的かつ迅速にデータ分析を行うことが可能です。

ぜひデータ分析の仕組み作りにお役立てください。

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