データドリブン経営とは？メリットや導入ステップ、成功事例などを解説

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成功事例
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、実際にデータドリブン経営を効率化した事例、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、データを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。

近年は先の不透明なVUCA（※）時代であり、市場の変化スピードが早まっていたり、予測困難な方向に変化したりするようになっています。このことから、市場の変化を常に察知し、正確に捉える必要性が増しています。そして打ち手については、近い将来だけでなく遠い将来も含めた綿密なデータによる戦略立案と迅速な意思決定が求められます。

※VUCA：Ｖ（Volatility／変動性）Ｕ（Uncertainty／不確実性）、Ｃ（Complexity／複雑性）、Ａ（Ambiguity／曖昧性）の頭文字を取った言葉。先行きが不透明で予測困難な状況を指す。

また顧客ニーズは多様化や細分化が進んでおり、かつての画一的かつ汎用的なマーケティングリサーチでは把握しきれなくなってきました。顧客のインターネット上の行動やメール開封状況、ECサイトの購入履歴などを分析し、顧客一人ひとりの興味関心やニーズに対応する必要性が増しています。そのためにはデータに基づいて顧客をセグメントし、層ごとに最適なアプローチを進めることが欠かせません。

そして消費行動や購買行動の変化もデータドリブン経営の必要性が高まっている背景の一つです。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。

これにより、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。

主にこれらの背景から、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。

●DX（デジタルトランスフォーメーション）との関係性

近年、多くの企業で推進されているDX（デジタルトランスフォーメーション）は、データドリブン経営に密接に関わっています。DXは、デジタル技術を用いて業務フローを効率化し、業務変革および組織変革、顧客体験の向上を目指す取り組みです。

DXを組織的に推進し、組織レベルでの変革を実現するには、データによる経営の意思決定の仕組みなくしては困難です。また顧客体験を向上させるには、データに基づく顧客の深い分析と理解が欠かせません。
つまり、DXの成否を決めるのが、データドリブン経営といえるのです。

●データ活用との違い

データドリブン経営は、単なるデータ活用とは異なり、データが意思決定の主役になる経営スタイルを指します。

データ活用とは、データを活用して、各業務における有効な洞察を得ることを指します。データが日々の業務に役立つ示唆を与えてくれます。

一方で、データドリブン経営は、データに基づいて経営の意思決定を行うことを指します。データ活用との違いは、データドリブン経営が目的を持った戦略的な経営方法であるということです。データ活用はいわば、抽象的な取り組みそのものを指します。

データ活用は、データドリブン経営を推進するために欠かせない、前提となる組織活動や文化ともいえます。データ活用が進んでいる組織だからこそ、データドリブン経営が成り立ちます。

データドリブン経営を推進するには、データ基盤の構築やデータ活用が欠かせないといえます。

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進めるためには、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。

【お役立ちコラム】
＞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、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目的の明確化

データドリブン経営が失敗する要因として、目的が明確でないことが一つに挙げられます。「市場の競合他社が実施しているから」「もはや時代はデータによる経営の意思決定なしでは生き残れない」といったプレッシャーが先に出て、導入ばかりが急がれてしまうと、起こりがちです。

しかし、企業によってデータドリブン経営が必要となる度合いは異なります。事業内容によっても、経営層が抱える課題や状況によっても異なります。

そもそも、データドリブン経営の目的は、データをもとに確かな意思決定を行うことだけではありません。ビジネスの成果を創出すること、そして企業が持続的に成長することが、本質的な目的といえるのではないでしょうか。

データドリブン経営の成果を出すためにも目的を明確にすることが重要です。

データドリブン経営の成功事例

ここでデータドリブン経営の成功事例を4つご紹介します。

●金融業

日本住宅ローンは、DXの一環としてレガシーシステムを現代ニーズに即した近代的なシステムへと最適化する「モダナイゼーション」を推進しています。

その際、新旧システムに分散しているデータの管理や集約は、運用が煩雑になる点が大きな課題でした。また段階的に移行することでシステム検証や連携の確認が都度発生し、コストと手間もかかります。

最終的にはすべてのシステムをクラウド化する計画でしたが、オンプレミスに紙の帳票が必要な業務システムやデータが残っており、クラウドとオンプレミスの両方で二重管理していることから、整合性チェックやデータメンテナンスが必要になります。これらを手作業で行っていることは、ヒューマンエラーや漏れが発生するリスクもあることから、データ環境を全体的に見直すことにしました。

そこで、ラキールのデータ分析・統合管理プラットフォームとアプリケーション開発・運用プラットフォームを導入し、データ基盤を構築しました。これにより分散するデータの集約と活用が可能となり、DX推進とモダナイゼーションを加速しました。

＞日本住宅ローン株式会社様企業インタビュー

●日用品メーカー

アース製薬は、従来よりスクラッチ開発にて運用していた経営管理システムを刷新することで、データドリブン経営の基盤を刷新しました。

従来のシステムは、経営層向けの月次レポートがPDF帳票であったり、収益が伸びていない状況であれば、何が要因となっているかは明確につかめませんでした。また、大きな経営環境の変化にも対応するためにも、タイムリーな収益状況を可視化するシステムが求められていました。

そこで新たにデータプラットフォームを構築し、リアルタイムな経営状況の見える化を実現したことで、迅速な経営の意思決定を支えています。また事業や商品カテゴリごとの収益分析も可能になり、経営判断や意思決定へのさらなる貢献にも寄与しています。

＞アース製薬様企業インタビュー

●工業用製品メーカー

バルカーグループは、経営スピードを加速するために、会社全体のDXとデータ活用を目指し、18年ぶりにグローバル規模で全社的に基幹システムの入れ替えを進めました。その一つに、データ活用と分析結果の可視化を加速させる仕組みとしてBIツールを導入しました。

従来は、業務データを集めてExcelに落とし込み、マクロなどで各部門の企画担当がデータ集計するといった煩雑な業務フローであったため、スピードが懸念されていました。

そこでBIツールを導入し、基幹システムからのデータをより扱いやすく、また、より活用できるようにすることで、業務の効率化と経営のスピード化を実現することを目的としました。社員が自ら調べたいこととやりたいことがすぐにできる「データの民主化」の環境づくりを進めることも意図されました。

採用したBIツールは、使いやすいインターフェースとユーザビリティを評価し選定。“欲しい人が欲しい形で欲しいデータを取り出せるシステム”としてベストな選択でした。

＞バルカー様企業インタビュー

●コンサルティング業

AGSコンサルティングは、企業成長が加速しており、組織が拡大するタイミングにおいて、現状のデータ分析手法では詳細な原因分析が難しいという課題がありました。データに基づく経営判断のためには、経営指標や売上、予算達成状況、損益等のデータ分析の作業効率化と、現場でのタイムリーな把握が欠かせません。

このような課題を解決するために、データの統合と可視化を実現するBIツールを導入しました。導入したツールは、閲覧権限の細かい設定が容易であることから、セキュリティを確保できます。

また、利用人数が増えても料金が一定な料金体系や、一つのレポートで使えるデータ量に制限がないこと、将来を見据えた高い拡張性などを備える点を評価しました。

BIツールを活用することで、業務効率化を進め、より迅速な意思決定の実現を目指しています。同時にIT人材の育成とデータリテラシー向上の推進にもつなげています。

＞ AGSコンサルティング、データの可視化と業務効率化のために「LaKeel BI」を採用

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。

○経営指標（ROI）の可視化と改善

データドリブン経営を推進することで、ROI（投資対効果）をはじめとした経営指標の可視化と改善が容易になります。

売上、コスト、在庫回転率、LTV（顧客生涯価値）などの主要な経営指標のレポートが、毎月翌月10日以内に一覧で確認できる状態にあることは、以後の分析・比較、予測を容易にします。近年は人の判断のみならず、AIなどを活用して、一部の意思決定を自動化することも可能です。例えば、価格の動的な調整や在庫の自動発注などにより、意思決定をより最適化することも可能になります。

○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て定義します。

つまり、データドリブン経営で何の課題を解決したいかの定義づけを行います。

経営課題の定義例）
・特定の事業領域の収益が伸び悩んでいるのは顧客ニーズの変化があるのではないか？
・廃棄ロスが増加しているのは、時期と現場の効率に関係しているのではないか？
・Web上の顧客行動の動きが低迷しているのは、一律の販促を行っているからではないか？

このように経営課題を定義することで、具体的な課題解決策を模索し、解決へと向かわせることができます。その上で、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データ連携設計・データオーナーシップの明確化

社内のデータをすべて洗い出し、データをどのように連携・集約するのかのデータ設計を行います。特に既存のERPやCRMとのデータ連携をどう設計するかは大きな命題です。ERPは経営データ、CRMは顧客データを取り扱っており、それらをいかに統合できるかが、経営の意思決定の精度とスピードに影響するためです。

また各データを集約する際に、データオーナーシップを明確にすることが肝心です。データオーナーシップとは、特定のデータ資産の品質やセキュリティ、ライフサイクルなどの説明責任や管理責任を、その特定のデータ資産を最も理解している部門や担当者に割り当てることをいいます。その結果、業務中断や混乱のリスクを低減し、効率的なデータ活用が可能になります。

4ツール・プラットフォームの構築・導入

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を検討します。目的に合わせて、スキルの有無にかかわらずに扱える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。

5データ収集・可視化

データ設計通りにデータを収集し、可視化します。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。収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。

＞データビジュアライゼーションとは？効果を発揮する場面から種類、ツールまで一挙解説

6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。

＞データ分析とは？具体的な手法や基本ステップを解説

7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。

8人材育成・組織文化の醸成

データドリブン経営を組織全体に定着させるためには、データ活用や可視化を社員自ら進められるようにするための人材育成とともに、組織文化の醸成が欠かせません。データ集約から分析、可視化、意思決定までの一連の流れを民主化することで、はじめてデータドリブン経営を軌道にのせることができます。

9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。