【基礎編】データドリブンとは？いま注目の理由と必要なツール8選をわかりやすく解説
現代は情報社会といわれ、個人であっても企業活動であってもインターネットの情報を活用しない日はないでしょう
さまざまな形で情報は活用されています。企業活動では顧客の属性に関する情報や消費行動、市場の動向などの膨大な情報を収集し利用しています。
こうした状況のなか、 蓄積された膨大な情報をさらに有効活用できれば、企業の競争力を高められるだけではなく、社会の変化に強い組織へと成長することも可能 でしょう。
そこで注目したいのが、データドリブンです。実際に多くの企業が注目をして取り組みをはじめています。
今回はデータドリブンとはどういった取り組みなのか、そして、活用するメリットと注意点を確認していきましょう。活用事例や必要なツールについてもご紹介しますので、ぜひ最後まで読み進めてみてください。
目次
データドリブンとは
データドリブンとは、 課題解決や意思決定の根拠として、データを収集し分析・活用する考え方やプロセス を指します。
「ドリブン」という言葉は「〜に基づいて行動する」という意味を持ちます。つまり、データドリブンをわかりやすく言い換えると 「データを基に行動すること」 ということです。
「データドリブン」というワードは、ビジネスシーンでよく耳にする言葉です。たとえば「データドリブンなマーケティング施策」「データドリブンな製品開発」など、データに基づいた意思決定がなされている場合に使われます。
データドリブンが注目されている理由
いま、データドリブンが注目されている理由はいくつか考えられます。
人材を有効に活用できる
労働人口が減少し、優秀な人材を有効に使う必要性が高まってきました。
経験と勘を頼りに業務をこなしてきた担当者が業務を離れても、同等の業務を行い続ける必要があります。このような属人化した業務をなくし、業務のやり方や手順に関して標準化・マニュアル化していくことで、誰が作業をしても同じレベルの完成度をめざせる体制を作ることが必要です。その標準化に最適なのがデータドリブンです。データをもとに業務を標準化することで、どの従業員でも高いパフォーマンスを発揮でき、貴重な人材をより有効的に活用できるようになります。
社会の変化に対応できる
現在の社会は変化が速く、市場動向からも目が離せない状況が続いています。そのため、顧客のニーズも多様化し、その行動もさまざまです。
こうした速い変化に的確に対応するためには、これまでの経験や勘をもとにした行動ではなく、論拠のある意思決定と対応が重要です。
データドリブンにより膨大なデータによる根拠のある情報から判断することで、業績の向上 にもつながるでしょう。
データを活用できるIT環境が充実した
データドリブンを活用する動きが活発化している理由には、膨大なデータを収集、活用できるようなシステムやツールが開発されたことも挙げられます。
また、社会が以前よりもインターネットを活用するようになったため、そこでやりとりされる「データ」への注目や問題意識が高まったのも理由です。
現在は個人と個人、個人と企業など 多様な相手とつながり 、互いの情報を手に入れられます。この情報をうまく活用すれば、 最適なタイミングで必要な人に必要としているサービスや商品を確実に提供できます。
さらに、その人の好みや行動傾向を分析することで、 潜在的なニーズに働きかけて需要を作り出す ことも可能です。
このように、データをうまく扱うことで大きなメリットを得られるため、データドリブンを進める企業が増えているというわけです。
データドリブンの関連用語
データドリブンの関連用語をいくつかご紹介します。
データドリブン経営
データドリブン経営は、データドリブンの考え方を企業経営全般に適用したものです。
経営判断における意思決定プロセスにおいて、データを重視し活用することが大前提 です。企業が保有する売上、顧客、市場などのデータを収集・分析し、その知見を戦略立案に生かすことで、合理的かつ効果的な経営を実現できます。
勘や経験に頼った判断ではなく、 データから得られる客観的な視点が経営の羅針盤となるのがデータドリブン経営の特徴 です。
データドリブン経営の効果や成功のポイントについては下記の記事でも詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
データドリブンマーケティング
データドリブンマーケティングは、マーケティング分野においてデータドリブンの考え方を実践するものです。
顧客データや市場データを収集・分析し、その結果を施策の立案や効果測定に活かします。 たとえば、顧客の属性データや行動データを分析することで、ターゲット層の絞り込みや最適なチャネル選定が可能になります。
また、広告やキャンペーンの効果測定にもデータを活かせるでしょう。
データにもとづくマーケティングアプローチにより、効率性と成果の最大化を期待できます。
DX戦略におけるデータドリブンの重要性
データドリブンといえば、DXとのつながりをイメージされる方も多いのではないでしょうか。 DX戦略を円滑に推進する上で、データドリブンのアプローチが極めて重要な役割を果たします。
DXを実現するためには、大規模なコストが必要です。そのため、市場動向や顧客ニーズ、業務データなどを入念に分析し、導かれた事実に基づいて合理的な意思決定を行う必要があります。
こういったデータドリブンなアプローチにより、単なる勘や経験に頼りすぎることなく、DX推進の正当性を確保できるでしょう。また、DX が進展する中で 変化し続ける市場環境や顧客ニーズに対して、リアルタイムでのデータ収集と分析が可能 です。状況の変化をすばやく察知することで、競合にも劣らず適切な施策をいち早く実施できます。
データドリブンは、環境変化への対応、業務改革、顧客中心のサービス開発など、あらゆる側面で必要不可欠な要素なのです。
DX戦略の概要や立案の方法は、下記の記事でも詳しく解説しています。
データドリブンのメリット
データドリブンが注目を集めている理由でもいくつか触れましたが、データを活用した意思・行動決定をするメリットとは何でしょうか。一つずつ見ていきましょう。
1.戦略的意思決定の精度向上と事業機会の創出
データドリブンの大きなメリットの1つは、 戦略や意思決定の精度を高められる ことです。市場動向や顧客ニーズ、自社の業務プロセスに関する膨大なデータを分析することで、経営環境の変化を早期に察知し、適切な判断を下せるようになります。 データに基づく意思決定は、主観や経験に頼った判断よりも客観性が高く、リスクを最小限に抑えられます。
また、さまざまなデータを組み合わせて分析することで、新たなビジネスチャンスやイノベーションのアイデアを見出せます。顧客データと市場データを掛け合わせれば、潜在的な需要を発掘できるかもしれません。社内の業務データとオープンデータを組み合わせれば、新しいサービスを生み出せる可能性があります。データドリブンは、次の成長の種を見つけ出す力を企業に与えてくれます。
2.業務効率化とコスト最適化
データドリブンのもう1つの大きなメリットは、業務効率の向上とコストの最適化です。業務プロセスに関するデータを分析すれば、 無駄や非効率な部分を特定でき、改善策を打ち出せます。
また、データに基づく需要予測によって、必要なリソースを適切なタイミングで確保できるため、 機会損失を防ぎつつ、無駄なコストを削減 できます。データドリブンは、限られた経営資源を最大限に活用し、費用対効果を高める上で大きな力を発揮します。
3.顧客満足度の向上と売上拡大
データドリブンは、顧客満足度の向上と売上拡大にも大きく貢献します。顧客データを分析することで、一人ひとりの顧客の嗜好やニーズを深く理解し、 パーソナライズされた商品やサービスを提供 できます。また、購買履歴やWebサイトでの行動データを分析すれば、顧客体験の向上につながるアクションを打てます。
さらに、顧客データと販売データを組み合わせて分析することで、効果的なマーケティング施策を立案 し、売上拡大を図れます。たとえば、購買頻度の高い優良顧客を特定し、ロイヤルティプログラムを提供したり、離反の兆しがある顧客に対して適切なリテンション施策を打ったりできます。データに基づくマーケティングは、費用対効果が高く、売上向上に直結します。
データドリブンのデメリット
データドリブンの実施において、下記のようなデメリットも存在しています。
- データ分析・活用には専門知識が必要になる
- 定性的な情報を見落とすリスクがある
- データの不備が大きなトラブルにつながる可能性がある
事前にデメリットを把握しておくことで、リスクを回避しやすくなるでしょう。
データ分析・活用には専門知識が必要になる
データを基にして意思決定をし、効果的な行動を導き出すためのデータドリブンにおいて、 非常に重要なのが分析 です。
膨大に収集されたデータ自体は、顧客の行動や商品の売れ行き、市場の動向など、現状を数値化して客観的に示したものでしかありません。それらを どのように判断するのかによって、次の意思決定が左右されることになります。 つまり、データ分析とその判断を間違えば、見当違いな意思決定をしてしまうことにもなります。
こうした 分析と判断の間違いを防ぐためには、「何のためにデータを集め、分析するのか」といった目的意識と、「どのように分析すれば正しい結果が得られるのか」といった専門的な知識と技術が必要 です。
ＮＴＴデータ関西では、 データドリブン経営の実現に向けたデータ分析・活用基盤の構想策定、構築・運用から全社定着までご支援 が可能です。
▼ データ分析・活用ソリューションの詳細について
定性的な情報を見落とすリスクがある
データドリブンでは、定量的なデータに基づいて分析・意思決定を行うため、定性的な情報を見落とす可能性があります。
たとえば、数値には表れない顧客の声、社会的潮流、従業員の思いなど、重要だけれども測定が難しい情報が軽視されがちです。
こうした背景にある事象を捉えきれず、判断を誤るリスクがあります。データに過度に依存するあまり、本質が見えなくなる恐れもあります。
重要な要素を見落とさないよう、状況によっては定性的な判断も重要です。
データの不備が大きなトラブルにつながる可能性がある
データドリブンでは収集したデータの質が極めて重要です。
そのため、データに不備があると大きな問題を引き起こす可能性があります。データ整理の際に誤った数値を入力してしまったり、数字の扱いを適切に行わなかったりすると、企業経営に重大な影響を与えてしまうことも。ミスを極力減らせるよう、ダブルチェックを定期的に行ったりバックアップを取ったりする習慣も重要です。
データの安全性と正確性の確保は、データドリブンを実践する上で極めて重要であることを覚えておきましょう。
データドリブン経営の成功事例
データドリブン経営を成功させている企業の取り組み事例を2つご紹介します。
ぜひ自社に近い業界や似たようなサービスを取り扱っている事例を参考にしながら、活用をイメージしてみてください。
1.ダッシュボード開発でデータ共有の手間を削減
ＮＴＴドコモでは、各部門でデータを収集していたものの、それらを有効に活用できていませんでした。たとえば、支社のスタッフがドコモショップを指導する際、データを加工して店舗ごとに配布するなど、非効率的な作業が発生していました。
こうした状況を改善するために、同社のスマートライフカンパニー データプラットフォーム部は、BIツール「Tableau」を用いたダッシュボードの開発に着手しました。 目的は、各部門が必要なデータを簡単に可視化し、意思決定に活用できる環境を整備すること でした。
ダッシュボードの導入により、ＮＴＴドコモ内にデータを活用する文化が徐々に根付いていきました。経営層から現場のスタッフまで、さまざまな階層の社員がデータを基に意思決定を行うようになったのです。
各店舗のスタッフは、「販売日報・店頭日報ダッシュボード」を活用して、自店の販売データをリアルタイムで確認し、在庫管理や販売戦略の最適化に役立てています。また、支社のスタッフは、管轄内の店舗データを横断的に分析することで、地域特性に合わせた施策を立案できるようになりました。
▼ 本事例の詳細について
ＮＴＴドコモの「全社データドリブン経営」推進を支える、ＮＴＴデータ関西のダッシュボード開発、データマネジメント支援
2.システム刷新とメンバー教育でデータドリブン経営の基盤を構築
データドリブン経営を成功させるためには、外部のサポートを受けるのも一つの選択肢です。本事例では、外部のサポートを受けながら、どのように社内のデータドリブンを実現させたのかをご紹介します。
某製造業では、データドリブンな経営を実現するために、 システム基盤の刷新とメンバーのスキル向上を図った取り組みを実施 しました。
背景として、長年同一構成のDWH・BIの利用により、 ユーザー要望の変化に対応できずデータ活用が阻害され、システム基盤の刷新が必要となっていました。 また、基幹系システムのデータ構造のまま分析利用しており、利用時の運用負荷が高く、データ活用に適したデータモデルの検討が求められていました。
そこで、ＮＴＴデータ関西が支援しながら、 データ活用におけるビジネス・業務領域のニーズ、課題、目的についてユーザー部門との検討・策定をIT部門主体で推進 しました。
この取り組みにより、短期間で構想策定および次期基盤構築を実現できました。また、 完全に委託せず、自社のIT部門全体で策定を推進したため、メンバーのスキルも向上 しました。
下記では、ＮＴＴデータ関西がご支援させていただいた「データ活用・分析」の導入事例をご覧いただけます。ぜひデータドリブン経営を実現する上で、貴社の課題や業種に近い事例を参考にしていただけます。
▼ データ活用・分析の導入事例について
データドリブン実現までの７ステップ
データドリブンを実践する際は、次の7つのステップで進めてみましょう。
必要なプロセスを抜かしてしまうと、せっかくプロジェクトを進めても振り出しに戻ってしまうリスクがあります。
ぜひ本章でデータドリブン実現の全体像をつかんでみてください。
1.組織全体で合意形成
データドリブンを企業全体で実現するためには、まずその 重要性を企業組織全体で共有し、合意形成を図ることが不可欠 です。
経営層からデータドリブンの方針を明確に示し、従業員一人ひとりがその意義を理解し、主体的に取り組む意識付けが肝心です。
2.必要データの明確化
次に、 どのようなデータが必要なのかを明確にする 必要があります。
経営目標や課題解決に資するデータは何か、業務プロセスのどの部分のデータを収集すべきかなどを特定します。
売上データなのか顧客データなのか、Webサイトの流入数なのか、目的に応じて、収集すべきデータの種類、量、粒度などを事前に検討しておくことが重要です。
3.ツールを選択
必要なデータが明確になったら、その データの収集、管理、分析に適したツールを適切に選定 します。
データ収集や管理のツールとしては、DWHやERP、POS、SFAなどの種類があります。一方、データの可視化や分析ツールとしてはBI、DWP、WEB解析、AI、セルフ分析といったツールを活用するのが良いでしょう。
ツールの種類や用途は、次章で詳しく解説します。
4.データ収集
必要なデータを設計通りに収集します。
外部データと内部データを組み合わせたり、システム連携を行ったりと、データソースは多岐にわたります。
セキュリティや品質管理にも留意しつつ、計画的なデータ収集を実施 します。
5.データ分析
収集したデータに対し、目的に応じた適切な分析を行います。
定量分析やフレームワークなどの手法を用い、データから有用な知見を引き出します。業務の課題解決やサービス改善、新規事業創出のための分析などを実施します。
6.分析結果にもとづく改善施策の策定
分析で得られた知見を基に、具体的な改善施策を検討・策定します。データから示唆される施策の方向性を明らかにし、最適な意思決定ができるよう、分析結果を活用しましょう。
改善施策の実行により、課題解決やパフォーマンス向上などの効果が期待できます。
7.データドリブンの定着
最後に、データドリブンの取り組みを継続し、企業文化として根付かせていく必要があります。PDCAサイクルを回しながら、常にデータ収集と分析を実施し、施策の見直しを図ります。
成功事例の共有や表彰制度の導入なども有効です。従業員一人ひとりのデータマインドを高め、データドリブンを組織の文化として定着させることが重要です。
データドリブンの実現には、 データの収集・分析や合意形成など多くの工程が発生します。どれも重要なフローであるため、担当者に多くの負担がかかってしまう場合や、社内に専門人材がいない場合は、外部のプロへ委託するのもよいでしょう。
ＮＴＴデータ関西でもデータドリブン経営の実現に向けた データ分析・活用基盤の構想策定、構築・運用から全社定着まで支援する 「データ分析・活用ソリューション」を提供しています。
データドリブンを実現するツール8選
データドリブンを実現するツールを紹介します。
1.BI（ビジネスインテリジェンス）ツール
BIツールは、 企業が保有するデータを収集、統合、分析、可視化するためのツール です。
経営層による経営分析、営業部門による販売動向分析、マーケティング部門によるキャンペーン効果分析など、データドリブンな意思決定を行うさまざまなシーンで活用できます。代表的なものにMicrosoft Power BI、Tableau、Qlik、IBM Cognos Analyticsなどがあります。
BIツールを活用することで、データを一元的に管理し、視覚化されたダッシュボードで経営状況を簡単に把握できます。そのため、適切なデータに基づいた合理的な意思決定が可能になり、経営判断の質が大きく向上するでしょう。
ＮＴＴデータ関西では、Power BIとTableauの構想策定から運用・定着まで一気通貫したサポートが可能です。
▼ Power BIの詳細について
▼ Tableauの詳細について
Tableauは、2週間無料トライアルも実施中ですので、ぜひお試しください。
2.DWH
DWH（データウェアハウス）は、意思決定に必要な情報を提供するための中央集約型のデータベースです。
企業内のさまざまなシステムから集めたデータを統合・整理し保存します。データの一元管理により、データの整合性や信頼性が向上し、部門間のデータ共有も容易になります。
また、大量のデータを高速に処理できるため、リアルタイムでの分析や意思決定が可能になります。
3.MAツール
MAツール（マーケティングオートメーションツール）は、 リード管理からメール配信まで一連のマーケティング活動を自動化するためのツール です。
リードスコアリングによる見込み客の絞り込みやナーチャリング、メールアドレスの自動取得に活用できます。
マーケティング活動を自動化・効率化できるため、リソースをコアとなる施策に集中させられます。また、適切なタイミングで最適なコンテンツを配信できるので、リード獲得やコンバージョン率の向上も期待できるでしょう。
4.AI
AIは、大量のデータから自動的にパターンや法則性を見つけ出し、予測や意思決定を支援するための技術です。データ可視化と分析においても大きな役割を果たします。
機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムを用いることで、データの中から人間では見落としがちな洞察も引き出しやすいです。
AIを活用することで、人間の認知能力を補完し、新たな洞察やイノベーションの創出を促進します。
5.Web解析ツール
Web解析ツールは、 Webサイトの利用状況を詳細に分析するためのツール です。代表的なものにGoogle Analytics、Adobe Analytics、Mixpanel、Kissmetricsなどがあります。
アクセス解析、行動分析、コンバージョン分析など、Webサイトの改善や最適化を目的としたあらゆるシーンで活用できます。ユーザーの属性や行動パターンを詳細に把握できるため、ユーザー体験の改善やマーケティング施策の最適化が可能になります。また、データに基づく施策を講じることで、サイトのパフォーマンス向上が期待できます。
6.DMP
DMPはData Management Platformの略で、さまざまなソースから 収集した顧客データを一元的に管理・分析するためのプラットフォーム です。
統合された顧客データを活用して、ターゲットオーディエンスの絞り込みやカスタマージャーニーの可視化など、広告配信やマーケティング施策の高度化に活用できます。
また、顧客に関するデータを一元的に管理・統合できることで顧客理解が深まります。その結果、顧客ニーズに合ったきめ細かいマーケティングが可能になり、ROIの最大化が期待できるのも美点です。
7.CRM
CRM（Customer Relationship Management）は、 顧客情報を一元的に管理し、顧客とのコミュニケーションを円滑にするためのシステム です。代表的なものにSalesforce、Microsoft Dynamics 365、Oracle CRMなどがあります。
CRMは顧客の基本情報や取引履歴、コミュニケーション履歴の管理、顧客ニーズの把握、フォローアップ活動などに活用できます。顧客データを一元管理できるため、適切な顧客対応が可能になるだけでなく、営業活動の効率化や顧客満足度向上による顧客リレーションの強化が期待できます。
8.CDP
CDPはCustomer Data Platformの略で、 さまざまなソースから収集した顧客データを一元的に統合・管理するためのプラットフォーム です。マーケティング、カスタマーサポート、商品開発など、顧客を起点としたシーンで顧客データを活用できます。顧客データを一元的に管理・統合できるため、包括的な顧客理解が可能になります。
CDPを活用すれば、データドリブンな顧客体験の向上や、よりパーソナライズされたサービスの提供が実現できるでしょう。
データドリブンに取り組む際の注意点
データドリブンに取り組む際は、下記のポイントに注意するようにしましょう。
- ツール選びは慎重に行う
- データ活用人材を確保する
データドリブン経営やDXには、膨大なコストがかかります。
データドリブン実践後に、やり直しの手間や無駄なコストが発生しないよう、事前にできる対策は実践しておくことをおすすめします。
ツール選びは慎重に行う
ツール選びに失敗すると、想像していた導入効果を得られないことがあります。まずは、ツールの利用目的を明確にし、目的にあったツールを選ぶことが重要です。
また、ツール選びにおいては、下記のポイントを意識するようにしましょう。
- ユーザビリティが高く使いやすいか
- 既存システムやデータベースと連携しやすいか
- サポート体制が充実しているか
導入後も、データドリブンを継続するのであれば、長く使い続けられるかという視点でツールを選ぶことが重要です。
データ活用人材を確保する
有効な手段であるデータドリブンですが、すべての企業でその成果が上げられていないのには、理由があります。
先にも触れましたが、 データドリブンでもっとも重要なのが高精度な分析をすること です。この作業には 専門的な知識と技術が必要 です。
データ分析や活用を担う人材はデータサイエンティストやデータアナリストと呼ばれる専門家です。データベースの運用やデータ処理、分析、統計の知識を持ち、目的に応じた結論を客観的に導き出せます。
もちろん、こうした専門スタッフを社内で育成することは可能ですが、時間とコストがかかります。社内教育を実施するためには、全社的な理解と協力が必要です。アウトソーシングといった方法も視野に入れて、データドリブンが実現できる体制を考えておきましょう。
技術の進歩や環境の変動にあわせえて新しい知識やスキルを身につけるプロセス「リスキリング」については下記で詳しく解説しています。
また、データドリブン経営を取り入れたDX推進に対応できる「DX人材」に必要とされている能力は下記記事を参考にしてみてください。
データドリブンが切り開く将来の展望
今後、デジタルテクノロジーのさらなる発展にあわせて、データドリブンなアプローチはますます拡大すると予測できます。
AIや機械学習の高度化により予測機能が向上することで、より的確かつ迅速に市場変化に対応できるようになるでしょう。
また、年間最大12兆円もの経済損失が生じる可能性もあると言われる 「2025年の崖」 の対策としてもデータドリブン経営を実施する企業は増えそうです。
基幹システムの終了や競合のDX推進にあわせて、いち早くデータドリブンを実現することが、今後生き残る鍵となっていくのではないでしょうか。
まとめ：データドリブンな組織をつくり継続的な成長を実現する
膨大なデータを収集しさまざまなツールを活用することで、社会の変化や顧客のニーズに、タイムリーに的確に対応できるようになります。
実際に日々の企業活動において、膨大なデータが蓄積されています。
それらを戦略的に活用する体制を整えること、つまり、データドリブンを実現することで、競争力を高め、成長しつづける組織に変えられます。言い換えれば、DXへの取り組みを推進し、社内で十分に活用できる人材教育を進めることで組織力を高められます。まずは、社内インフラを見直し、データを活用できる体制を構築しましょう。
ＮＴＴデータ関西では、データドリブン経営の実現に向けたデータ分析・活用基盤の構想策定・構築・運用・全社定着までトータルサポートが可能です。
貴社の課題にあわせて最適なソリューションでご支援いたしますので、ぜひお気軽にご相談ください。
▼ データ分析・活用ソリューションの詳細について
▼ ご利用企業様のインタビュー
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