データドリブン経営とは？メリットや導入ステップ、BIツール活用方法などを解説

データ活用

データドリブン経営とは
データドリブン経営に必要なもの
データドリブン経営の取り組み事例
データドリブン経営の導入メリット
データドリブン経営の導入ステップ
BIツールによるデータドリブン経営
まとめ

DX（デジタルトランスフォーメーション）が進められる現代において、データ基盤を整えることは企業にとって急務となっています。あらゆるデータを取得し活用していく中で、それを経営に活かす「データドリブン経営」は経営手法のスタンダードになりつつあります。
本記事では、データドリブン経営とは何か、メリットや導入ステップのほか、データドリブン経営を効率的に実施できるツールの一つであるBIツールの活用方法をご紹介します。

データドリブン経営とは

データドリブン経営とは、人間の勘や主観による判断ではなく、あらゆるデータを活用した分析結果を経営判断の裏付けとする経営手法のことです。常に蓄積したデータ分析結果を根拠に企業経営を行い、事業展開により成果を出すことを指します。

◆データドリブン経営が進む背景

現在、企業の間でデータドリブン経営が進められている背景の一つに、ICT化やデジタル化
IoT技術の発達等が進み、データが収集しやすくなったことがあります。市場や顧客に関する行動・心理的なデータや、事業を行う中におけるデータがより多く集まることで、データ分析の精度も増していきます。つまり経営という重要な意思決定に活用できるだけのデータが揃ってきたということが言えます。

また、客観的なデータに基づく判断の必要性が生じたことも背景の一つです。その理由の大きいところが、ニーズの多様化による消費行動の変化です。インターネットの普及と共に、スマートフォン等をはじめとしたモバイルデバイスの利用が進んだ中、消費者が自ら情報収集し、購買活動に至る流れが定着しました。企業やブランド、商品・サービスは比較され、選定される時代です。モノの「所有」から「シェア」に変化していることや、「モノ消費」から「コト消費」へ変化していることを受け、より消費者の嗜好性や興味、感情に応える必要が出てきました。そのためには、消費者をよく知り、分析することが欠かせません。

こうした中、データをもとにした客観的な経営判断はもちろん、データ活用による事業展開の必要性が増しています。

データドリブン経営に必要なもの

データドリブン経営には、データを確認・分析しやすい状態を構築し、データを最新のものにアップデートしていく体制が重要です。そのために必要なものは、主に次のようになります。

◆データの取得

データドリブン経営をするためには、まずデータを取得する必要があります。経営判断に関わるデータとしては、店舗や拠点ごとの売上や仕入れ、在庫などのデータや、サイトのアクセスデータ、広告の出稿データ、顧客データなどさまざまなものがあります。

◆データ基盤

データ基盤とは、データを蓄積・加工・保管といった役割を担う基盤です。データ基盤が取り扱うデータは大量になるのが一般的で、ビッグデータと呼ばれます。データ基盤がないと、データドリブン経営の根拠となるデータが利用できなかったり、利用しにくくなってしまいます。

◆データ分析・レポートツール

各種データを取得し、データ基盤を構築したら、いよいよそれを経営に利用できる形に取り出します。具体的には、分析してレポート出力し、価値のある情報を見出します。

データの分析とレポーティングには、ITツールを使うと、経営陣の貴重な時間の消費を抑えることができます。いくつかのタイプがありますので、また後述します。

◆意思決定・行動

データ分析レポートを元に、経営陣は事実を把握し、確度の高い仮説を立てます。その仮説に基づき、意思決定をして社内に方針を伝え、指示を出し、組織として行動に移します。

データドリブン経営の取り組み事例

データドリブン経営をより知るためには、実際の取り組みを知るとわかりやすくなります。ここでは3つの事例をご紹介します。

◆マーケティングでSNSの声を収集・分析

消費者ニーズや嗜好性が多様化している中、経営方針を消費者起点に変更した、あるBtoCビジネスを行う企業は、マーケティング活動において消費者や顧客の声をSNS上で収集して分析することを始めました。そして新たな心理傾向を見つけ出し、データ分析の結果をもとに企業全体でターゲットを見直し、商品づくりから販売まで、全体的な施策を見直しました。

◆BIツールで営業データを可視化し戦略構築して重要性を実感する仕組み作り

BIツールを導入したある企業は、各営業担当者が自ら自身の営業プロセスや成果のデータを入力、蓄積して社内で共有できるよう可視化を実施。それらのデータを統合し、利益推移の予測データを組み合わせ、次の戦略に活かすようにしました。ただ単にデータ活用をするだけでなく、社員全員がデータの活用の重要性を意識し、実感できる仕組みを組織全体で作ることに注力したことがこの事例のポイントです。

◆3チームに分けてデータを収集・分析・アクションプラン

ある企業は、データを収集して整理するチーム、分析するチーム、データに基づくアクションプランを立てるチームの3つのチームに分け、それぞれが連携をとることで効率的にデータドリブン経営を行っていく仕組みを作りました。アクションの結果はデータを整理するチームに戻るため、3つの工程が循環することで、精度が増していきます。

データドリブン経営の導入メリット

データドリブン経営を実施することで、次のメリットが期待できます。

○データに基づいた根拠のある意思決定ができる
従来の経営判断には勘などによる意思決定もありましたが、それだけでは判断を見誤るリスクがあります。入念なデータ分析結果に基づく意思決定により、根拠ある判断が可能になります。

○売り上げや収益率の改善など企業成長につながる
売り上げ低迷など、失敗や壁に当たることがあっても、データに基づく判断であれば見直しも容易に行いやすくなります。データ分析結果の見直しと意思決定の繰り返しにより、企業成長を促進します。

○顧客ニーズへの理解を深められる
企業にとって重要な顧客データの収集と分析は、顧客ニーズへのより深い理解につながり、顧客サービスや商品開発の大きな助けとなります。

○業務効率化と属人化脱却が見込める
社内の業務データや稼働データの分析により、無理・無駄などの発見につながれば、業務効率化も期待できます。またデータに基づく業務となるため、属人化脱却も見込めます。

○DXのベースになる
日本企業のDX化が急務となる今、デジタル技術の活用によって経営体制やビジネスモデルそのものに変革を起こすためには、社内のデータ基盤を整え、運用するデータドリブン経営は必須です。データドリブン経営導入により、DXを推進するベースとなります。

データドリブン経営の導入ステップ

データドリブン経営を導入する際には、次のステップを踏むことが一般的です。

1. 経営課題の定義とスコープ設定
まず、企業のビジョンや目標と、現状のビジネスパフォーマンスや状況とのギャップを調査します。次に、そのギャップが存在する理由についての仮説を立て、それを経営課題とします。そのうえで、データドリブン経営をどの領域や部署で行い、課題解決のために役立てるのかをデータドリブン経営を行う目的に応じて検討します。

2. 課題のKPI化と体制の構築
課題を解決するために達成する必要のある目標は、数値化しKPIとして設定するのが良いでしょう。例えば売上向上が目標なら、売上額や利益率などがKPIとなります。また、データ活用の経験のある人材といったデジタルに精通した人材は確保しておくと、より深い分析ができるようになります。

3. ツール・プラットフォームを構築・導入
KPI数値をモニタリングするためには、データの分析基盤やそのアウトプットを行うためのツール等が必要となります。目的に合わせて、スキルの有無にかかわらずカンタンに扱えるBIツールといった、データ収集から分析までできるようなものを導入すると、全社で運用しやすくなります。

4. データ収集・可視化
扱うデータには、販売データ、顧客データ、市場データ、ウェブサイトのトラフィックデータなどが含まれます。取集した膨大なデータは、解析可能な形に整理し、グラフ等の分析可能な形にアウトプットします。

5.データ分析
可視化したデータは、統計的手法や機械学習などを用いて分析し、仮定の検証等を行います。ここで得られるインサイト（深い洞察）が、経営判断の根拠となります。

6.意思決定
経営者はデータの分析結果に基づいた意思決定を行います。アクションプランの立案を行い、経営をよりよくしていくためにすぐに行動するように計画を立てることが重要です。

7.施策実行と検証のサイクルを回す
アクションプランにもとづいて施策を実行し、その結果を再度データとして収集します。これによりPDCAサイクルが回り、経営の改善・最適化が進みます。

データドリブン経営導入を成功させるためには、業務プロセスの刷新とツール導入、定着、社内におけるデータ活用の文化醸成がカギとなります。
まずは課題提起から入り、課題に対する目標設定と施策を検討することが重要です。その後、社内に仕組みを構築するために、データ収集、整理、分析を担うツールやプラットフォームを導入し、実作業を実施します。そして実行と検証のサイクルを回す仕組み作りを目指します。

BIツールによるデータドリブン経営

データドリブン経営を支援するツールには、主に経営判断のためのBI（Business Intelligence）ツールを筆頭に、DMP（Data Management Platform）やMA（Marketing Automation）といったマーケティングに使用できるツールや、営業分野に活用できるSFA（Sales Force Automation）、顧客管理に活用するCRM（Customer Relationship Management）が使用されることもあります。

その中でも、ここではBIツールの特長や活用メリットをご紹介します。

◆効率的にデータ分析が可能

一般的なBIツールには、データ分析・データマイニング機能、シミュレーション機能、レポーティング機能などがあり、データ集計から分析・レポート出力まで一気通貫で行うことができます。そのため、効率的にデータ分析が可能になります。

◆社内に散在しているデータを統合して分析可能

BIツールは、社内に散在するデータを集めて統合し、分析することができます。一か所に集めて分析とレポーティングができるだけでなく、瞬時にグラフ化など「見える化」が可能となります。これまでむずかしかったデータ統合ができるようになるメリットと共に、経営判断に役立つデータを迅速に提供できることが強みです。

◆経営分析機能もあり迅速な意思決定が可能

BIツールには経営分析機能を備える場合もあり、売上情報や財務状況などの経営に役立つ分析結果をタイムリーに把握することができ、迅速な意思決定が可能になります。これによりグローバル競争が激化する中、有効な施策の先手を打つことができます。

◆問題の早期発見・解決につながる

経営はスピードが命です。刻一刻と変わる時勢に即して最適な施策を投じることが市場競争を勝ち抜くために欠かせません。そうした中、何か問題が生じた場合、素早く手を打つ必要があります。BIツールを用いれば、問題をより素早く発見でき、解決策を素早く投じることができるようになります。

◆新たな価値・サービスを創出につながる

顧客中心の時代となる中、BIツールで顧客データを分析し、見える化することで顧客理解をより深く行うことができるようになります。その結果、より顧客ニーズを満たすサービスを考案するなど、新たな価値やサービスの創出につなげることができます。

まとめ

データドリブン経営の導入はDX化を急ぐ必要がある中で、社内のデータ基盤を整える良いきっかけとなると考えられます。
まずは社内のデータを効率よく統合し、高度な分析を実施できる仕組み作りが欠かせません。その際、BIツールは有用です。しかし、そのBIツールの選定時には社内に浸透する誰もが使いやすいツールを選ぶことが成功のカギとなります。

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