経営層がデータ分析を通じて得られるメリットは？経営に活かす視点と課題・解決策を解説

経営に不可欠なデータ分析とは？

ここ数年、経営にデータ分析が取り入れられるケースが急増しています。

例えば、自社の営業や売上などの実績データや、顧客データ、人事情報などの社内データを用いて分析し、その結果から得られたデータを用いて経営戦略の立案や、経営の意思決定に役立てる取り組みが行われています。

データ分析は、今や経営には欠かせないといっても過言ではありません。

◆経営にデータ分析が必要不可欠になっている背景

なぜ、経営にデータ分析が必要不可欠になっているのでしょうか。

その背景となっているのは、近年、データ収集や蓄積が容易に行える環境が整備されてきたことが挙げられます。また市場環境の変化が激しくなっており、不確実性が増し、顧客行動が変化していることもあり、常に市場の状況を把握しながら舵を取る必要があります。

また、周りを見渡せば、市場のプレーヤーの多くはすでにデータ活用に取り組んでおり、自由な競争市場で生き残るためには、もはや勘と経験による意思決定は限界に達していると考えられます。

経営層がデータ分析を通じて得られるメリット

では、経営層は社内でデータ分析を進め、それを経営戦略や経営の意思決定に活かすことにはどのようなメリットがあるのでしょうか。主に次の点が挙げられます。

◆リアルタイムに経営戦略の見直しが可能に

定期的なデータ分析を定量的に行っていくことで、市況に合わせた正確な現状分析が可能となり、リアルタイムに近い形で経営戦略を見直すことができます。ビジネス戦略は先手を打つことが重要といわれますが、データ分析結果は市況をリアルに示すため、市場を先読みすることで先手が打ちやすくなります。

◆コスト要因・ボトルネックの発見が容易に

コスト削減が課題となっている場合、データ分析によりその要因を発掘しやすくなります。例えば、どの業務、どのプロジェクトに、どれだけのリソースが投入され、どれだけの成果を生んでいるのかをデータ分析結果は端的に示してくれます。費用対効果の高いところに集中的にリソースを投入し、無駄な投入を減らすといった調整が可能になります。
また、データ分析により、業務における非効率なボトルネックを発見できれば、徹底的に対策を講じることで業務効率が向上し、コスト削減につながります。

◆顧客ニーズを満たす施策の検討が可能に

多様化する顧客ニーズに応える必要性がある昨今、デジタル化により顧客の購買行動が大きく変化したことで、オンライン上のデータ分析は必要不可欠となってきました。そうした顧客行動データの分析を進めることで、顧客ニーズを満たす施策を検討することが可能になります。

◆先読みによるリスク管理が可能に

経営戦略で重要になるのは、いかに先読みができるかということです。そのため、客観的なデータによる将来予測や需要予測は大きな武器となります。このまま進むとどのようなリスクがあるのか、また仮に別の方向に舵を切った場合にどのようなリスクが生じるのかなどさまざまな予測が可能になります。勘や経験に頼らないデータに基づく予測により、リスク管理の観点からも有意義といえます。

経営層にとってのデータ分析の課題と解決策

経営層が社内でデータ分析環境を構築し、運用していく際には、いくつかの課題に直面します。ここでは主な4つの課題と解決策をご紹介します。

◆課題１　データ収集・分析が目的になる

データ分析をビジネスの意思決定に活かすには、データ収集・可視化・分析結果の吟味などのプロセスがありますが、データの収集や分析自体が目的となってしまい、本来のデータ分析の目的を見失いがちになります。

【解決策】
効果的なデータ分析には、明確な目的設定と組織全体での意識共有が欠かせません。さらに、BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）などを利用して分析結果を組織内で簡単に共有できる環境を整えることで、経営判断へのデータ活用という本来の目的を常に意識することができます。

◆課題２　データ分析作業に時間がかかり、結果を経営陣が見るときには、すでに古い情報となっている

【解決策】
データ分析作業に時間がかかる要因の一つは、データ分析環境が最適化されていないことです。例えば必要なデータが社内に分散しており収集に時間を要したり、データ整形の仕組みが整っておらず形式統一に手間取ったりすることが原因となります。
この場合は、まずデータ分析をスムーズに進められる環境づくりが先決です。データ基盤を導入し、社内に散在するデータを集約したうえで、加工や分析が行える状態にデータを整える仕組みを構築しましょう。

◆課題３　データ分析結果だけ提出されてもアクションにつながらない

経営層がデータ分析チームから受け取ったデータ分析結果を見て、経営戦略や経営の意思決定に活用するにあたって、数字データやグラフなどだけでは次のアクションにはつながりにくいところがあります。

【解決策】
あらかじめデータ分析者に分析結果の背景にある因果関係を示してもらうことが有効です。

データ分析をより効果的に行うには、従来の勘や経験だけでなく、最新の生成AI技術を活用することも効果的です。生成AIを活用することでデータから迅速に洞察を得ることができ、次に取るべきアクションのヒントも見つけやすくなります。

また、その分析結果に基づいて実現性のあるアクションを協議・決定する体制づくりも必要といえます。

◆課題４　データ分析結果に確実性がなく施策実行に踏み切れない

データ分析結果を受け、数値としては明らかになった事実があったとしても、確実性に乏しく、不安が大きいことから、なかなか施策実行に踏み切れないといったケースもあります。これでは本来の“勘や経験に頼らない”データ分析の醍醐味が失われてしまいます。

【解決策】
解決策としては、実行することでマイナスの影響が出にくい施策から始めていくことが一案です。まずは直面する経営課題から段階的に取り組むことも有効です。

まとめ

昨今の市場やデータ活用環境を受け、データ分析は経営に欠かせない取り組みとなっています。経営リスクを回避しながら、コスト削減、顧客ニーズに応える施策の実行などさまざまなメリットも期待できます。

一方で、経営に活かすには課題もあり、意識的にデータ分析を活用できる対策を進めていくことも重要です。

その解決策の一つである、データ分析とその可視化が可能なBIツールをご検討される際には、ラキールの「LaKeel BI」がおすすめです。誰にでもわかりやすい分析結果表示と、AI機能の活用により、対話型でインサイト（洞察・考察）をスピーディーに把握することができ、専門知識がなくとも確度の高いデータ分析結果を得られます。

また、社内外にある大量のデータを継続的に収集、蓄積、加工、分析し、データを効率的に活用できるよう統合するデータ分析基盤システム「LaKeel Data Insight」を併せて利用することもおすすめです。データ検索や集計機能によってさまざまな形式での出力ができ、効率的かつ迅速にデータ分析を行うことが可能です。

ぜひ経営に活用するデータ分析の仕組み作りにお役立てください。

「LaKeel BI」
https://bi.lakeel.com/bi/

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