経営戦略に必須！大企業向けのデータ活用法

経営戦略を立て、市場競争に打ち勝っていくことは、持続可能な成長を目指す大企業にとって重要なことといえます。近年は、より多くの質の高いデータを活用しながら、経営戦略に役立てる潮流もあります。
今回は、経営におけるデータ活用の重要性から 、データ活用の用途、活用できるデータの種類、データ活用のステップや成功のポイントをご紹介します。

経営にデータ活用が必要な理由

特に大企業においては、データ活用が必要不可欠です。その理由として次のことが挙げられます。

◆加速するビジネス環境

近年、ビジネス環境の変化が激しくなっており、そのスピードも加速しています。特に市場においては競合他社の中で、いかに優位性を保ち続けるかが主要なテーマです。正確な時流や市況の読みと迅速な意思決定は欠かせません。そのためには、膨大な量のデータによる分析が求められています。

◆消費者行動と嗜好の多様化

昨今はインターネットやスマートフォンなどのオンライン化やテクノロジーの浸透により、消費者の購買行動も変化しており、実店舗やECサイト、SNSなど多様なチャネルでの情報収集や購入などを行っています。

こうした購買行動や嗜好の多様化に対応するためには、データを活用して分析しながら、一人ひとりに最適化された商品やサービスを提供することが求められるようになっています。

◆DXの推進

日本ではDX（Digital Transformation）が国を挙げて進められており、デジタル化を促進し、業務プロセス、組織、企業文化や風土を変革するために各企業が取り組んでいます。
DXの推進により、市場競争力の向上や多様化する消費者や顧客ニーズに応えられるといったさまざまなメリットも得られます。

経営戦略にDXを盛り込むことは、もはや優位性を図るために必要不可欠といえます。そのDXを進めるに当たって必要になることの一つがデータ活用です。

◆データドリブン経営の潮流

経営戦略にデータを活用することは、近年のデータドリブン経営の潮流に紐づいており、特に大企業に注目されています。勘や経験に頼る従来の経営では、昨今の変化の激しい市況や環境に対応できなくなってきました。蓄積されたデータによる客観的な判断と意思決定は、迅速性を生み出し、根拠があることから信頼性も高くなります。

経営へのデータ活用用途と活用できるデータの種類

経営にデータを活用するに当たっては、主に次の用途で、次のような種類にて活用されています。

◆経営へのデータ活用用途

・経営戦略の策定
経営戦略の策定においては、多くの場合、外部と内部の環境分析を行った上で戦略を立てます。その際には、社内外のデータが必要になります。社外データには、市況、競合他社、法規制、国の施策、景気、為替相場、最新テクノロジーなどのデータ、社内データとしては、商品・サービス、売上、財務、業績などのデータが挙げられます。

・需要予測
日常的な生産において需要予測が行われるシーンもありますが、経営戦略の立案のために需要予測が行われることもあります。経営は中長期的な戦略を見据えているため、より遠い将来を予測することが必要になるでしょう。

・課題抽出
社内の課題を抽出した上で、課題に対応する効果的な戦略を立てていきます。そのためには、まず社内の課題をデータによって抽出する必要があります。例えば、売上の課題抽出のために、POSデータの分析を行うなどします。

◆経営に活用できる社内データの種類

経営には、例として次のような社内データが活用できます。

・顧客データ
顧客の会員情報やECサイトの購買情報、お問い合わせフォームへの入力データなどが挙げられます。

・営業データ
営業活動において取得できるあらゆるデータを指します。営業活動の記録、成果、商談データ、リードのデータ等が挙げられます。

・業績データ
損益計算書などに記載の業績データを指します。収益や売上総利益、現金フローなどの他、成長率なども含みます。

・在庫データ
自社が保有している製品の在庫データを指します。在庫の数量や種類、保管場所、状態、価格、動向などの情報を含んでいます。

・人事データ
従業員に関する情報全般を指します。性別・生年月日などの基本情報から、職歴、スキル、人事評価、キャリアビジョンなどが挙げられます。

経営にデータを活用するステップ

経営にデータ活用するステップをご紹介します。

1.データ活用戦略の策定
まずはデータ活用の目的と戦略を策定します。データを何のために、どんなデータをどのように活用して経営に活かすのかを計画します。

2.データ活用基盤の構築
データ活用基盤とは、データを活用するために必要な総合基盤のことです。データの収集から蓄積、加工、分析といった一連の流れを担います。

3.データ分析スキルの獲得・育成
データ分析はシステムを構築しただけでは足りず、人による分析スキルの発揮が欠かせません。社内にデータサイエンティストを迎え入れる、育成するといった選択肢が考えられます。

4.データ収集・加工
社内外のデータをデータ活用基盤に集めます。そして分析しやすいように加工する工程が必要です。フォーマット変換やクレンジング、名寄せ、データ保管、正規化、データ統合などさまざまな加工の種類があります。

5.データ分析
必要なデータを加工した後に、分析を行います。経営のためのデータ分析に役立つBIツールなどのシステムを用いて分析を行います。このとき、仮説を立てて行うことがポイントです。

6.データ可視化
BIツールなどでは、データの分析結果を可視化してグラフやチャートなどにビジュアライズされた状態で閲覧できます。立てた仮説とのギャップを確認し、新たな仮説を立て、分析を繰り返していくことが可能です。

7.データをもとにした経営判断
分析結果をもとに、今後の経営の意思決定などの経営判断を行います。

8.効果検証と改善
1で立てたデータ活用の戦略に基づき、データ活用の効果検証を行い、必要に応じて改善を行っていきます。活用と検証、改善を繰り返すことで、よりデータ活用の質を上げていくことができます。

経営へのデータ活用における成功ポイント

経営にデータ活用する際には、次のポイントで実施することで、より成功につながるでしょう。

◆組織全体のデータ活用の意識改革・浸透

データドリブン経営として経営にデータ活用を中心に据えていく場合には、特に組織全体のデータ活用における意識改革や浸透が求められます。データ活用のための基盤を構築したとして、組織全体がデータ活用の意義を理解していなければ、社内データの収集もままなりません。経営にデータを活かすメリットを社内に浸透させ、全社的にデータ活用を進めていく必要があります。

◆部署間の密な連携

先述の通り、経営戦略や経営判断に必要なデータは、社内の各部署に散在しています。それらを一元的に集めるには、部署間の密な連携も欠かせません。データ統合のための部署間におけるスムーズな情報共有の体制づくりが求められます。

◆データ分析・可視化ツール導入

BIツールをはじめとした経営に必要なデータ分析と可視化のできるツールを導入することが必要です。誰もが使いやすく見やすいツールは、社内のデータ活用を促進することから、経営に必要なデータが自然と集まってくるでしょう。

まとめ

経営におけるデータ活用の重要性やデータ活用のステップ、成功のポイントをご紹介しました。経営戦略の立案や経営の意思決定などには、もはやデータは必要不可欠です。いかにデータを効率的に活用できるかが求められています。

経営におけるデータ活用の分析と可視化にはBIツールが有効です。

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