データ利活用とは何か?メリット・課題・効果的な進め方を解説!

データ利活用とは何か?メリット・課題・効果的な進め方を解説!

  • データ利活用とは何だろう
  • データ利活用はDXに役立つのだろうか
  • データ利活用の効果的な進め方を知りたい

 

このような考えをお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。

データ利活用とは、企業が蓄積したビッグデータを分析・活用して新しい価値を生み出すことです。データ利活用を効果的に行えば、競争力が高まり、売上増加はもちろん新しいビジネスチャンスも見込めるでしょう。

この記事では、世界で約29,000社以上にBIツールを展開し、企業の業務効率化や自動化をサポートしているYellowfinが、データ利活用について、概要とメリット、課題、効果的な進め方を詳しく解説します。

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データ利活用とは何か

データ利活用とは何か

まずはデータ利活用とは何かを解説します。

 

概要

データ利活用とは、企業が蓄積した膨大なビッグデータを分析・活用し、ビジネス上の課題を解決、または新しい価値を生み出すプロセスのことです。

データ利活用を行えば顧客のニーズを深く理解し、市場のトレンド予測が可能になるため、企業の戦略立案や製品開発、マーケティング活動がより効果的に行えるようになります。企業はデータ利活用により競争力を高め、持続可能な成長を達成できるでしょう。

 

目的

データ利活用の目的は、蓄積されたデータを基に未来を予測し、客観的かつ精緻な意思決定を可能にすることです。たとえば異なる種類のデータを組み合わせて、新製品の開発や既存サービスの質の向上が可能となり、新たな価値の創出が期待されます。

企業は市場の変化に迅速に対応し、顧客のニーズに合致した新しいサービスや製品の提供が可能となるでしょう。

 

DXとの関係

デジタル化が加速する近年において、データ利活用はDXの活動に欠かせない大きな価値を持ちます。

DXは、デジタル技術を駆使してビジネスモデルや業務プロセスを根本から変革することで、企業が新たな価値を創出し、競争優位を確立する取り組みのことです。DXにおいて、蓄積されたデータの分析と利活用は、より効率的かつ効果的な意思決定・製品開発・顧客体験の向上などを実現します。

データ利活用はDXの実現に欠かせません。

 

データ利活用に注目が高まる背景

データ利活用に注目が高まる背景

近年、データ利活用に注目が高まっています。

多くの企業では基幹システムなどにデータを収集し蓄積していますが、そのデータを分析し、具体的なビジネス戦略や改善に活用できている企業はまだ多くありません。

今後企業がデータを戦略的に利活用することで、市場成長に応じた競争力の向上や新たなビジネスチャンスの創出が期待されています。

この動向は、データ利活用の重要性を強調し、今後のビジネス環境においても中心的な役割を果たすでしょう。

 

データ利活用の主な手法

データ利活用の主な手法

ここからはデータ利活用するための主な手法を紹介します。

 

記述的分析

記述的分析とは、過去のデータを集めて整理・要約することで、そのデータが何を示しているのかを理解する手法です。

主に、集計や統計的手法を用いてデータの特徴や傾向を明らかにし、ビジネス上の意思決定や戦略立案のための基礎情報を提供します。

たとえば、売上データを分析して特定の期間における売上高のトレンドを把握したり、顧客データから顧客の行動パターンや嗜好を理解したりします。

記述的分析はデータ分析の入門段階とされ、複雑な予測分析や因果分析を行う前の基盤を築く重要なプロセスで、企業は過去の実績を詳細に把握し、現状のビジネス環境を正確に理解できるのです。

 

診断的分析

診断的分析は、発生した事象や結果の原因を探求するプロセスです。「なぜ?」という質問に答えることを目指し、データの背後にある要因やパターンを特定します。

たとえば、売上が前月比で下がった場合、診断的分析を通じて、その減少の原因が季節性・市場の変動・競合の影響など特定の要因によるものかを明らかにするのです。

診断的分析は、統計的手法・相関分析・因果分析など複数のアプローチを用いてデータの深い洞察を得ていきます。企業は、抱える課題に効果的に対処でき、効果的な戦略を立案できるでしょう。

 

予測的分析

予測的分析は、過去のデータと現在のデータを分析して、将来の出来事やトレンド、行動を予測するデータ利活用の手法です。機械学習アルゴリズムや統計モデルを使用して、データからパターンを識別し、未来の結果を予測します。

たとえば、顧客の購買履歴や行動データを分析することで、将来どの製品に対する需要が高まるか、または特定の顧客セグメントがどのような行動をとる可能性があるか予測できるのです。

予測的分析は、マーケティング戦略の最適化・在庫管理の改善・リスク管理など、さまざまなビジネス領域で意思決定を支援します。企業は将来のチャンスを先取りし、リスクを軽減するための行動を計画できるでしょう。

 

処方的分析

処方的分析は、特定の目標を達成するための具体的な行動や決定を提案する方法です。過去と現在のデータを基に将来の予測を立てた上で、最適な結果をもたらす可能性のある、さまざまなシナリオや行動選択肢を評価します。

処方的分析は、予測的分析の結果を更に一歩進め、その情報を活用して「何をすべきか」を示唆します。リスク管理・資源配分・戦略計画など、多岐にわたる分野で応用されており、AIや機械学習を活用して最適な策略を導き出せるでしょう。企業は意思決定において効率性を高め、競争力を強化できます。

 

データ利活用が企業に与えるメリット

データ利活用が企業に与えるメリット

データ利活用が企業に与えるメリットを解説します。

 

データドリブンを成功へと導く

1つ目のメリットは、データドリブンを成功へと導くことです。データドリブンは売上データ・マーケティングデータ・WEB解析データなど、さまざまなデータに基づいて意思決定を行い、具体的なアクションを起こすことで成功を導くアプローチです。

企業はデータ利活用をデータドリブンへと役立てることで、精度の高いデータを客観的に見ることが可能です。また、生産性の向上、マーケティング戦略の精度向上、顧客を深く理解できるでしょう。

データドリブンなアプローチにデータ利活用を取り入れれば、既存ビジネスプロセスの効率化、市場での競争力強化、顧客満足度の向上を図れます。

 

付加価値を提供する

2つ目のメリットは付加価値を提供することです。

適切にデータを分析し利活用することで、変化する市場の動向を敏感に察知し、顧客の新たなニーズや購買傾向の早期な把握が可能となります。この深い洞察力により、企業は革新的な製品やサービスを開発し、市場に先駆けて提供できるのです。

データ利活用を継続的に行えば、新たな付加価値を顧客に提供できるでしょう。付加価値の提供は、顧客体験の向上にもつながり、結果として企業のブランド価値を高めることに貢献します。

 

新規ビジネスを考案する

3つ目のメリットは、新規ビジネスを考察できることです。

データ利活用では、統計情報や購買・顧客データを深く分析し組み合わせることで、これまで見過ごされてきたユーザーの真のニーズを明らかにできます。企業は新規ビジネスの機会を見出し、それに基づいた革新的な事業アイデアを生み出す基盤となるでしょう。

市場の未開拓領域を探索し、ユニークな価値提案で新たな顧客層を獲得でき、企業が持続的な成長を遂げるために、既存のビジネスモデルを超えた新規事業の創出を可能にします。

データを戦略的に活用することで、企業は市場の変化に迅速に対応し、業界内での競争優位を築くことが期待されるのです。

 

データ利活用で直面する課題

データ利活用で直面する課題

データ利活用で直面する課題を解説します。

 

データの質

データの質は、データ利活用における重要な課題の1つです。

データが不完全、不正確、または時代遅れである場合、分析結果の信頼性や利用価値が著しく低下します。高品質なデータを確保することなく行われる分析は、誤った洞察や意思決定を導く可能性があり、企業にとって重大なリスクとなるでしょう。

そのため、データ利活用を行うときはデータ収集の段階から正確性、完全性、時宜性を確保するための適切なメカニズムを設けることが不可欠です。

データクレンジングやデータ統合のプロセスを通じて、データの質を向上させる努力は、データを基にした意思決定プロセス全体の効果を高め、結果的に企業の競争力を高めます。

データの質に対する厳格な管理と改善は、データ利活用を成功に導くための基盤となります。

 

人材不足

データサイエンティストやデータアナリストといった職種は、複雑なデータセットを理解し、有意義なビジネスインサイトを生成するために必要不可欠です。しかし、これらのスキルを持った人材の育成には時間がかかり、現在の市場ではその需要を満たせていないのが現状です。

この課題に対処するためには、教育機関と産業界が連携してデータサイエンス教育の機会を拡大し、既存従業員の再教育やスキルアップのプログラムを推進する必要があります。

 

データ利活用の効果的な進め方

データ利活用の効果的な進め方

ここからはデータ利活用の効果的な進め方を解説します。

 

目標設定

1つ目は目標設定です。

データ利活用を成功に導く上で、企業や組織の目標を明確に設定することが不可欠です。目標設定により、「何のためにデータを利用するのか」が明確になり、データ分析の方向性と焦点を定められます。

また具体的な目標を設定することで、どのデータを収集し分析するか、どのような分析手法を適用するか、そして得られた結果をどのようにビジネス戦略に組み込むかというプロセス全体も効率化されます。

目標設定はデータ利活用の効果を最大化し、データを基にした意思決定をより戦略的かつ効果的に行えるでしょう。

 

スケジュール策定

2つ目はスケジュール策定です。

データ利活用プロジェクトを効果的に進めるには、明確なスケジュール策定が欠かせません。スケジュール策定によって、プロジェクトの各フェーズがいつ開始され、いつ終了するかのタイムラインが明確になり、プロジェクトの進捗管理が容易に行えます。

これにより、データ収集・分析・結果の解釈・アクションプランの実行といった一連の作業を計画的に進めることが可能です。期限内に目標を達成するための効率的なロードマップを作成できるでしょう。

また、スケジュールを事前に策定することで、リソースの配分や優先順位の決定にも役立ち、プロジェクトメンバー間の認識の齟齬を防ぐことができます。

効果的なスケジュール策定は、プロジェクトの成功を左右する重要な要素であり、計画性と透明性を以ってデータ利活用の取り組みを前進させるための基盤です。

 

ポリシーの策定

3つ目はポリシーの策定です。

データ利活用を効果的に進めるには、データの品質、セキュリティ、およびプライバシーを保護するための明確なポリシーとプロセスを整備することが不可欠です。

データの品質を保証することで、分析の正確性と信頼性を確保できます。セキュリティの強化は、外部からの攻撃やデータ漏洩のリスクを最小限に抑えることに貢献し、企業と顧客の双方に安心を提供するのです。また、プライバシー保護の徹底は、顧客の信頼を維持し、法規制の遵守を保証します。

ポリシーとプロセスの整備は、データ利活用の基盤を強固にし、データを戦略的な資産として最大限に活用しつつ、リスクを適切に管理するバランスを実現できます。

 

体制整備

4つ目は体制整備です。

データ利活用の成功には、専門知識を持ったチーム体制の整備が欠かせません。たとえばデータサイエンティスト・アナリスト・ビジネスインテリジェンスの専門家など、多様なスキルを持つメンバーが協力して、データの収集・分析・戦略策定を行うことが必要です。

異なるバックグラウンドを持つチームメンバーが協働することで、新たな視点やアイデアが生まれ、データを用いたイノベーション促進が可能でしょう。

体制整備により、データの価値を最大限に引き出し、企業が目指すビジネス目標の達成をサポートできます。

 

ツール選定

5つ目はツール選定です。

データ利活用にはツール選定が重要です。

Yellwfinのような分析ツールは、複雑なデータセットを迅速に処理するため、手動での分析作業に比べて時間とコストを削減し、より高度な分析を可能にします。ダッシュボードで結果を表示できれば、データを直感的に見れ、企業はデータに基づく精度の高い意思決定を行えるでしょう。

適切なツールの選定と活用により、データから最大の価値を引き出せます。

 

実践

6つ目は実践です。

選定したツールを用いてデータの分析と利活用を行います。必要に応じてデータのクリーニングを行います。データ分析を通じて、得られた洞察を実際のビジネス戦略や意思決定に応用します。

また新たなデータを取得したり、ビジネス環境が大きく変化した場合には、データ分析のプロセス自体も状況に応じた調整を行うなど、実践方法を最適化します。

 

評価・改善

7つ目は評価・改善です。

データ利活用実践後に、設定した目標の達成度を評価し、必要に応じて改善を行いましょう。

分析の結果やデータに基づくアクションが事前に定めた目標に対してどの程度効果を発揮したかを検証します。データ利活用の戦略やアプローチに改善が必要かどうかを判断し、より効果的な方法に修正するのです。

継続的に評価・改善することは、データ利活用の取り組みを進化させ、企業のビジネス成果を最大化するために不可欠です。

 

まとめ

まとめ

本記事では、データ利活用について紹介しました。

企業が蓄積するデータを効率的に利活用するためには、ツール選定が重要です。

Yellowfinは、アナリティクスワークフロー全体を簡素化しており、データ接続・データ準備・ダッシュボード・管理レポートの準備機能を搭載しています。

ビジネスユーザーが使いたくなるインパクトあるダッシュボードを用意していることから、企業はYellowfinを使ってデータ利活用に適していると言えます。

本記事で紹介した内容を元にデータ利活用を進めていきましょう。

 

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