身近なデータで始められる！
データ活用がもたらすメリットとは

データ活用

企業や組織で活用できるデータの例
「データ活用」ってどうすれば良いの？
データ活用事例
データ分析の必要性とは

「ビッグデータ」や「IoT」などの言葉の普及とともに、「ビジネスの現場や意思決定プロセスにデータ活用を組み込み、企業の成長を加速させよう」というメッセージが多く出回っています。とはいえ、これまで全く馴染みのなかった方が、いきなり「データ活用」と聞いてもピンとこないでしょう。そこで今回は、ビジネスに活かせる「データ」とはどのようなものか、データを活用するにはどのようにデータを加工・分析したら良いか、それによりどのようなメリットがあるのかについて解説します。

＞【コラム】データ分析とは？具体的な手法や基本ステップを解説

企業や組織で活用できるデータの例

センサーデータやPOSデータなどの大量データを日常的に扱う方でなければ、日々の業務の中で「活用できるデータ」といってもすぐに思い浮かばないかもしれません。しかし、身近な業務のなかにもたくさんの有益なデータや課題となるデータが存在します。

・営業部門

年齢・性別・職業などの顧客データ、地域や製品ごとの売上データ、商談発生件数など

・マーケティング部門

広告媒体やセミナー等のイベントごとの顧客属性など

・カスタマーサポート部門

商品・サービスごとの問い合わせ数や対応時間、問い合わせ種別、クレーム件数など

・人事部門

社員データ、勤怠データ、採用活動における応募者データなど

・製造部門

製品ごとの生産数量や作業工数、原価率など

これらをデータ分析し活用することで、今まで気づくことのできなかったさまざまな事実や課題を発見できる可能性があります。

「データ活用」ってどうすれば良いの？

「有益なデータ」が身近なところに存在することは前述のとおりですが、実際にこれらのデータを「分析」「活用」するためにはどのような方法で進めていけば良いのでしょうか。データをビジネスに活かすためのステップは以下のとおりです。

1数字の羅列をグラフ等で可視化する

前述のようなデータは、加工前の状態ではただの数字の羅列であり、一目で必要な情報が伝わるものではありません。それを集計しグラフ形式にしたり、見やすいように一覧で配置（ダッシュボード化）したりすることにより、「現状が一目で理解でき、必要な情報がすぐに伝わる」状態となり、分析が可能となります。

2可視化したものから気づきを得る

数字の羅列を可視化できたら、そこから「ビジネスに有効活用できるメッセージ」を読み取ります。具体的には以下のようなものがあります。

・規則性
この条件に合致する時は良い結果（or 悪い結果）が出ている　など

・異常値
この部分だけ突出して値が高い（or 低い）　など

・因果関係
Aが原因でBという結果が出た　など

・相関関係
一方の増加に伴い、もう一方が連動して増加（or 減少）している　など

3「気づき」をビジネスに活かすための戦略を立てる

データを分析して重要なメッセージを読み取ったら、それを元に何を改善するか、どこに注力するかなど、ビジネスを発展させるための戦略を立てます。マイナスを解消するため、プラスをさらに伸ばすためにはどのような手法を採用したら良いか、②で得た気づきを元に考えていきます。
また、成功事例・失敗事例としてノウハウを蓄積し、組織内で情報共有していくことも重要です。

4戦略を実行し、効果検証する

③で立てた戦略を実行し、その効果が本当に出ているのかを検証します。実行前と実行後を比較し、変化が出ているか、想定通りの結果となっているかをきちんと確認しながら進めることが大切です。

データ活用事例

データ活用の方法を理解していただいたところで、ここからは、ビジネスの現場でどのような目的でデータ活用が行われ、どう役立っているのか、具体的な事例で見ていきましょう。データ活用にはさまざまな手法がありますが、今回は、近年、企業の利用が増加しているBIツール（ビジネスインテリジェンス・ツール）に着目してご紹介します。

1顧客提案のスピードと品質を向上 - 不動産業

ある不動産賃貸管理・運営事業会社で、データ活用によって、多角的な分析の実現と、社員の業務効率化に取り組んでいる事例です。顧客提案のスピードと品質の向上、顧客のさらなる資産価値の向上のため、将来的には全社員がBIツールを使ってデータ活用することを想定しています。

東急住宅リースが全社的なデータ活用の基盤として「LaKeel BI」を導入

～積極的なデータ活用でお客様の資産価値向上を目指す～

2データ活用の第一歩、ユーザー自身で必要データを引き出せるように – 運送業

新車輸送を手掛ける運送会社の事例です。配車に関する情報や、車両にかかる経費など、様々な情報を基幹システムに蓄積していましたが、データ活用のため、まずは、社員であるユーザー自身で必要な時に必要なデータを引き出せるように。また、各部署で類似した書類を作成する工数を削減するため、データの一元管理を目指しています。

ホンダ運送がユーザー自身でデータ活用が行える
統合データベース構築のため「LaKeel BI」を採用

～基幹システムで眠っていたデータを集約し横断的活用を目指す～

3データ分析力アップで精度の高い人事労務管理へ – サービス業

都市化型ホテルチェーンを運営する会社の事例です。社員一人ひとりの能力開発に力を入れているという人事部では、人事労務関連データの抽出やレポートの作成・出力の新たなシステムとしてBIツールを導入。データを活用することで、集計や資料作成の効率化および属人化の防止、人事データの分析力アップを行い、より効率的で精度の高い人事労務管理を行っています。