データ活用基盤とは？必要性・経営メリット・構築の手順などを解説

データ活用基盤とは？

データ活用基盤とは、社内の基幹システムや業務システムなどのあらゆるシステムに存在するデータを統合し、目的に応じて活用できるようにするためのプラットフォーム、または仕組みを指します。

仕組みは、データの「収集」→「蓄積」→「抽出」→「加工」→「可視化」または「分析・可視化」の流れとなります。

具体的には、次のシステムで構成されます。

（出典：https://bi.lakeel.com/course/data_analysis_platform_4points/）

社内に散在するデータは、まずデータレイクに集約し、データの抽出（Extract）・変換（Transform）・書き出し（Load）という一連の「ETL」の工程を踏み、データウェアハウスに格納します。その後、データマートで部門ごとに最適化された状態のデータを、各部門でBIツールなどを用いて分析・可視化を行います。

◆データ活用基盤の必要性

データ活用基盤を構築することで、迅速なデータ活用が可能になります。社内の各システムに散在したままのデータではスピーディーかつ客観的なデータ分析・可視化ができず、経営の意思決定などへの活用が難しくなります。

なお、データ活用基盤の仕組みは、データ分析基盤と呼ばれる場合もあります。

【関連リンク】
データ分析基盤とは？構築するうえで知っておきたい4つのポイント

◆データ基盤やデータ統合基盤との違い

データ活用基盤と似た言葉に、データ基盤やデータ統合基盤がありますが、データ活用基盤とは異なります。

一般的に、データ基盤やデータ統合基盤とは、データを収集・蓄積・管理するための技術的な土台や仕組みそのものを指します。データ分析・可視化の部分は含みません。

一方、データ活用基盤は、データ基盤の機能に加えて、蓄積されたデータを実際に活用するための分析・可視化ツールまで含みます。次なるアクションにつなげるためのレポーティング機能などまでを指すこともあります。

注）データ関連の用語は業界内でも統一されておらず、「データ基盤」に分析・可視化機能まで含める定義を採用している企業や文献もあるため、読み替えの際はご留意ください。

データ活用基盤がもたらす経営メリット

データ活用基盤を構築することで、次のような経営メリットが得られると考えられます。

◆データ収集・分析・活用のスピード向上による意思決定の迅速化

データ活用基盤を整えておくと、活用スピードが向上します。各システムに散在するデータは、形式がバラバラですぐに分析に活用できる状態ではないことが多くあります。データ活用基盤によってデータを自動的に整える仕組みを構築しておけば、迅速な分析・活用につながり、その結果、経営の意思決定の迅速化にもつながります。

◆データ分析における属人化の防止・全社的な活用促進

従来、データ分析は、データアナリストなどの専門家が担うことが多く、分析を依頼すると数日～数週間後にやっと結果が返ってくるといった事態は珍しくありませんでした。一方、データ活用基盤は社内の誰もがデータ分析を即時に行える仕組みを構築できるため、属人化の解消やデータの民主化にも貢献します。その結果、真のデータドリブン経営の実現につながります。

◆事業成長・発展の可能性

データ活用が進めば、業務効率化や顧客データ分析による顧客理解の促進など、あらゆる点で客観的なデータに基づく意思決定の仕組みづくりが可能になります。その結果、企業としては事業成長や発展が期待できます。

データ活用基盤構築の手順

データ活用基盤の構築の手順をポイントと共にご紹介します。

1目的の明確化

データ活用基盤を構築する目的を明確にします。「経営判断に利用したい」だけでなく、「売上の変化や顧客の増減を迅速に知りたい」と具体的にするのがポイントです。そのためには、社内のデータ活用の課題をあらかじめ洗い出しておくことが求められます。
目的を明確にできれば、そのゴールを達成するのに必要な仕組みや具体的なシステムが自ずと定まります。

2システム開発の要件定義

システムは社内に最適化された状態で構築するため、既存サービスを導入するにしても、ある程度の開発が求められます。業務要件とシステム要件を具体化し、要件を満たすシステム構成を検討しましょう。

データ活用基盤のサービス選定基準としては、自社の環境に合っているかどうかはもちろん、操作性、セキュリティ、構築後の運用・メンテナンスがスムーズかなどのサポート体制まで把握しておくことが重要です。

3テスト・実装・導入

設計後、実装段階ではテストを実施しながら本導入を進めていきます。テストの段階で課題を発見し、それらに対処していきます。問題が解消された段階で本導入・本稼働に移ります。

4運用・改善

まずは優先課題のある部門から導入・運用するのも一案です。運用しながら、問題が生じるたびに改善を繰り返し、最適化していきます。最終的には全社導入を目指します。ポイントは、ただシステムを導入すれば終わりではなく、問題発見・解決を繰り返すPDCAを回すことにあります。

まとめ

データ活用基盤は、データドリブン経営に欠かせないベースとなる仕組みといえます。社内のデータをフル活用するための収集・分析・可視化の仕組みを最適化することで、経営の意思決定の迅速化などが可能になります。

ラキールでは、企業内データの利活用を促進するデータ分析・統合管理プラットフォーム「LaKeel Data Insight」と、リアルタイムにデータを更新し、視覚的に分かりやすいレポートやダッシュボードにより迅速な意思決定を実現する「LaKeel BI」を提供し、貴社のデータ活用の基盤をトータルに支援します。どちらの製品も専門的知識がない方でもデータ活用ができるようAIによる支援機能が搭載されています。

以下の資料では、データ活用基盤の構築にも役立つデータ分析基盤構築のポイントについて解説しています。ご興味のある方は、ぜひダウンロードしてお役立てください。

データ分析基盤構築ガイドブック
https://sslbi.lakeel.com/form/di_guidebook

LaKeel Data Insight
https://bi.lakeel.com/di/

LaKeel BI
https://bi.lakeel.com/bi/