データ活用に必要な環境とは｜基本的な方法や実践における課題について解説
データ活用を実践したいけれど、基本的な方法やメリットを理解しきれていないケースに悩む企業は多いです。データ活用による自社への影響を把握しつつ、必要な環境の整備に取り掛かりたいと考えているのなら、まずは基本の把握が重要です。
本記事ではデータ活用の基本と具体的な手順、必要な環境などについて解説します。
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Contents
データ活用の意味とは
データ活用の概要を把握することで、具体的に必要な環境や自社へのメリットが想定できます。
以下では、データ活用の基本的な意味について解説します。
蓄積したデータを継続的に活用すること
データ活用とは、「企業が蓄積したあらゆるデータを継続的に活用すること」を意味します。
自社が保有しているデータやネット上などに公開されているデータを、業務で活かすことが基本です。
総務省の「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究の請負報告書」によると、中小企業の半数以上、大企業にいたっては9割がデータ活用に取り組んでいます。
データ活用とデータ分析の違いについて
データ活用は、データを「ビジネスのために活用する」のが基本です。
一方でデータ分析は、「データそのものを分析して情報を取得すること」を意味します。
データ分析で取得した情報は、データ活用で使用されます。
そのためデータ活用とデータ分析は、ともに重要な作業として認識されています。
データ活用で使用されるデータの種類
データ活用では、さまざまな種類のデータが使用されます。
以下では、データ活用で実際に使用されるデータの種類を紹介します。
データの種類1.社内データ
社内データとは、その名の通り「社内に蓄積されているデータ」のことを指します。
顧客データや売上データ、製品データなど多数の種類が社内データに該当します。
データの種類2.オープンデータ
オープンデータとは、「国や地方公共団体、事業者などが保有している官民データ」のことです。
インターネットを通じて誰でも閲覧できるのが特徴で、必要に応じて検索結果からデータを取得できます。
データの種類3.パーソナルデータ
パーソナルデータとは、「個人と関係性のあるデータ」のことを指します。
個人を分類する属性や行動履歴、所有する端末（スマートフォンなど）から収集できる情報などが該当します。
データ活用の主な目的について
データ活用を社内で実施する際には、その目的を明確にする必要があります。
以下では、データ活用を行う主な目的について解説します。
データを使って事業改善に役立てる
データを使って事業の改善を進めるのが、データ活用における目的の1つです。
例えばデータ活用で非効率的な作業を割り出し、内容を改善して業務効率化を図るなどの目的が設定できます。
データを参考に課題を発見し、新規事業の発展などに活かすことも考えられます。
データに基づいたアクションや意思決定を実行する
データ活用は、データに基づいた論理的なアクション・意思決定を実行するためにも役立ちます。
従来は個人の経験や勘を頼りに、事業の方向性や行動を決めることもありました。
そういった属人的な戦略から離れ、データに基づいた判断でアクション・意思決定につなげるのもデータ活用の目的となり得ます。
データを活用してアクションや意思決定を実施することを、「データドリブン」と呼びます。
データ活用を実践する際のポイントについて
データ活用を実践する際には、いくつかのポイントを把握するのも重要です。
以下では、データ活用を実践する際のポイントを解説します。
データの分析に十分な時間をかける
データ活用を実践する際には、データの分析に時間をかけるのがポイントです。
データ分析が不十分だと、正しい内容に基づいてデータを活用できなくなります。
データ分析には可能な限りコストをかけて、実際にデータ活用に使用できる形にデータを整える必要があります。
データ活用の目的を明確にする
データ活用はあらゆる業務・事業に活かせるため、目的が曖昧だと効果的な活用が難しくなります。
事前にデータ活用の目的を話し合い、具体的なプランを社内で共有するのもポイントです。
データ活用の目的には多くのパターンが想定されるため、1つに絞るのが難しくなる可能性があります。
まずは自社の課題をピックアップし、解決するための方法を目的として設定する方法がおすすめです。
データ活用に向いている領域を把握する
データ活用による成果が出やすい領域を知るのも、実践時のポイントです。
例えば総務省の「令和2年版 情報通信白書｜日本企業におけるデータ活用の現状」によると、
- 経営企画･組織改革
- 製品･サービスの規格、開発
- マーケティング
の領域でデータ活用が実践されています。
データ活用を初めて実践する際には、この3つの領域から試してみるのも良いでしょう。
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データ活用を実践するメリット
データ活用には、さまざまなメリットがあります。
以下で解説するメリットを参考に、データ活用を有効利用する方法を考えてみてください。
将来の予測を立てられる
データ活用は、将来の予測を立てるのに役立ちます。
例えば業界の動向や顧客のニーズを予測し、具体的なプランを立てて次のアクションを考案できるメリットがあります。
将来に備えて早めに新規事業を始めたり、既存事業の改善を進めたりする際にデータ活用の実践が検討されるでしょう。
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自社の現状を正確に把握して迅速な意思決定ができる
将来の予測を立てる際に、自社の現状を把握できるのもデータ活用のメリットです。
現状の課題や不足している要素、競合他社にはない自社特有の魅力を把握し、事業に活用する方法を考案できます。
データ活用をシステム化することで、店舗や商品ごとの売上をリアルタイムで確認し、必要な意思決定を迅速に進めることも可能です。
新しいビジネスチャンスを発見できる
データ活用は新規ビジネスチャンスや、新しい事業の発見につながるメリットもあります。
データ分析やデータ同士の組み合わせを通して、新商品やサービスを考案できる可能性に期待できます。
データ活用によって新規ビジネスの成果に期待できると判断できれば、売上アップなどのメリットにもつなげられます。
データ活用を実践する手順
データ活用を実践する際には、基本となる手順の把握も重要です。
以下では、データ活用の手順について解説します。
データ活用の手順1.目的と課題を設定する
データ活用を実践するには、まず目的と課題を設定します。
業務効率化や顧客満足度の向上といった目的を、可能な限り具体性を持って決めるのがポイントです。
目的を決めた上で達成における課題となる要素を洗い出し、解決手段を模索します。
データ活用の手順2.データを収集する
続いて課題解決に必要なデータを収集し、データ活用を実践する準備をします。
データの収集時には、客観的に理解しやすいように図やグラフでまとめるのもポイントです。
データ活用の手順3.データ分析を実施する
収集したデータを対象に、データ分析を実施します。
データ分析では規則性・因果関係・相関関係、異常値などを調べて、目的達成に活かせる要素をみつけ出します。
データ活用の手順4.具体的なアクションの設定と効果測定を実施する
データ分析によって得た情報を参考に、データ活用における具体的なアクションを設定します。
設定後は目的を達成するために必要なアクションを実施し、効果を測定して次の施策に活かすのが基本的な流れです。
データ活用の実施時における課題
データ活用を実施する際には、さまざまな課題にぶつかると予想されます。
以下では、想定されるデータ活用における課題を解説します。
データ活用・分析ができる人材のリソースが足りない
データ活用の際には、高いスキルを持つ人材が必要となります。
高度なスキルを使ってデータ活用・分析ができる人材は希少なため、リソースが不足するケースは多いです。
そのためデータ活用の際には、専門的なスキルを持つ人材の確保が課題となり得ます。
データ活用・分析のための環境を構築する
データ活用の際には、専用の環境構築も必要です。
データ活用と分析に必要な手順をスムーズに実践できる環境がなければ、行動を起こすまで時間がかかります。
実際のアクションを起こすまでに時間がかかると、外部要因（業界の動向や顧客ニーズなど）が変化してデータが陳腐化するリスクがあります。
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データ活用を効率的に実践するのなら、「Go Analytics」の利用がおすすめです。
Go Analyticsはデータ活用に関する専門スキルを保有するデータサイエンティストを派遣し、課題発見や解決法の提案など実施するサービスです。
データ活用の提案に加えて、社内のデータリテラシー向上やデータクレンジング、データ収集の自動化などもサポートします。社内のマーケティング部にデータ活用の専門部隊として参加し、アウトソースとして利用することも可能です。
データ活用の実践および環境整備の際には、Go Analyticsの導入を検討してみてください。
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まとめ
データ活用の実施は、企業にとって多くのメリットにつながります。膨大なデータを分析して活用する地盤を社内に構築できれば、その後もさまざまな事業に活かせるでしょう。この機会にデータ活用の基本を把握し、実践するための備えを始めてみてはいかがでしょうか。
データ活用を実践する際には、Go Analyticsを利用して効率化を図るのがおすすめです。Go Analyticsはデータ活用における具体的な提案と、さまざまなサポートを実践できます。データ活用の経験がなくても、スムーズに目標達成を目指せます。
ぜひGo Analyticsを地盤に、データ活用に必要な環境を整えてみてください。
