近年、データ活用がビジネスの競争力向上や効率化のためにますます重要になっています。皆様の会社でもデータ活用を進めていかないと今後の他社との競争を勝ち抜いていけないのでは、、、と不安に思われてるのではないでしょうか？
そこで今回は、データ活用の意味やメリット、必要な要素、さらには各業界での具体的な事例を紹介します！これを読めば、データ活用がどのように企業の成長に寄与し、どのような手法で実践されているかを理解できます！
データ活用とは
データ活用とは、企業や組織が持っている情報やデータを分析し、その結果を基に意思決定や戦略立案に役立てることです。データ活用によって、ビジネスにおけるリスクや機会を見極め、効果的な経営を目指すことができます。
データ活用とデータ分析の関係
データ活用は、データ分析と密接に関連しています。データ分析は、データを収集・整理し、それを可視化するプロセスです。一方データ活用は、その分析結果を実際の業務や意思決定に適用するアクションの全体を指します。
データ活用はデータ分析（可視化）をするだけでは意味がなく、その結果を解釈しアクションをすることで初めて価値を生み出します。データを見れるシステムだけ入れてもデータ活用にはならない、というのは押さえるべきポイントです。（多くのお客様で分析システムだけ入れて終わりというケースが見られます）
活用するデータの種類
データ活用においては、さまざまな種類のデータが利用され、主なものには、以下のようなデータがあります。
・顧客データ（購買履歴、属性情報、アンケート結果など）
・市場データ（市場規模、シェア、競合情報など）
・製品データ（製品仕様、販売データ、コスト情報など）
・人材データ（社員のスキル、勤務評価、離職率など）
・プロセスデータ（業務の効率、品質、改善点など）
これらのデータを組み合わせることで、より詳細な分析や洞察を得ることができます。
データ活用のメリット
データ活用には、以下のようなメリットがあります。
ファクトベースの判断
データ活用によって、客観的なデータに基づく意思決定が可能になります。これにより、直感や経験だけに頼った判断では見落とされがちな新たな視点や発見が得られることがあります。
顧客の理解
データを活用することで、顧客のニーズや嗜好を把握し、ターゲットに合った製品やサービスを提供することができます。このようなデータ分析に基づくマーケティングやブランディングを行うことにより、顧客満足度やリピート率が向上し、売上にも貢献します。
コスト削減
データ活用によって、業務の無駄や効率化が可能な部分を特定できます。例えば売り上げに対する商品在庫のバランスを見たり、将来の売上予測から発注量を最適化するなどが考えられます。これにより、コスト削減やリソースの最適化が実現し、企業の収益性が向上します。
業務効率化
データを活用して業務プロセスを改善することで、生産性が向上します。今でもデータを全く見ていない会社はないと思いますが、実は現場はそのようなデータをまとめるのにExcelで気が狂いそうな作業をしているというケースはよく見られます。データを活用するBIツールなどを導入することで、従業員の働きやすさが向上し、離職率の低下や人材の確保にも繋がります。
データ活用に必要な要素
データ活用を成功させるためには、以下の要素が必要です。
データを活用する文化
組織全体でデータ活用の重要性を認識し、データを活用する文化を醸成することが重要です。経営陣から従業員まで、データを意識した意思決定や業務改善が行われることで、データ活用の効果が最大化されます。システムを導入しても結局文化が出来ておらずだれも使わないというケースはよく見られます。トップダウン、ボトムアップそれぞれの視点でデータを活用する文化を如何に作っていくか？を検討する必要があります。
おすすめはスモールにでも成功体験を作ることです。社内のどこかでデータ活用を用いた成功事例が出来ればそれをきっかけに他の別部署、業務に横展開がしやすくなります。
データを活用できる人材
データ活用を実践するためには、データ分析やビジネス知識を持った人材が不可欠です。データサイエンティストやデータアナリストを育成・確保することで、データ活用の土壌が整い、より効果的な活用が可能になります。自社でそのような人材を育成できるまでは外注でデータ活用のプロ人材を雇うといった取り組みも一案です。前述のとおり、データ活用において分析からアクションまでを1人称でできる人材は育成にもかなり時間がかかるためです。
データを活用できる環境
データを収集・管理・分析するためのシステムやツールが整備されていることが重要です。データウェアハウスやビッグデータ解析ツールなどを導入し、データ活用のインフラを整えることが求められます。
データ活用のプロセス
データ活用を効果的に行うためには、以下のプロセスが重要です。
データを活用する領域の特定
まずは、データ活用がもたらす価値や効果を最大化できる領域を特定することが重要です。企業の目標や課題、業務プロセスを理解し、データ活用によって改善や最適化が可能な分野を見つけ出します。大規模なシステム導入などの検討前に小さくてもよいのでデータ活用がフィットする業務を特定しBIツールなどで分析→解釈→アクションのサイクルを回してみるのをおすすめします。
データ収集
特定した領域に関連するデータを収集します。これには、内部データ（売上データや顧客情報など）や外部データ（市場調査データや競合情報など）を活用します。データの質や量が分析結果に大きく影響するため、適切なデータソースを選択し、継続的にデータ収集を行う設計を行っていくことが重要です。
分析用のデータへの成型、クレンジング
収集したデータは、分析に適した形式に成型する必要があります。具体的には欠損値や外れ値などの誤差を除去するクレンジング作業を行ったり、各種データで利用されているコードなどを統一したり、文字の揺らぎをなくすといった工程です。この作業負荷がデータ分析においては一番大きいと言われており、データをきれいに整備している会社とそうでない会社はこの点でデータ活用の精度が大きく変わります。
データの可視化
成型・クレンジングされたデータを可視化することで、データの傾向やパターンを把握しやすくなります。グラフやチャートを用いて、データの特徴を明確に示すことが求められます。事前に定義したスコープ、目的に合わせて適切なチャートを使って可視化する必要があります。
可視化したデータの解釈
可視化されたデータを解釈し、その意味やインサイトを抽出します。このプロセスでは、専門知識やビジネス観点が重要となり、分析結果を具体的なアクションや戦略に結びつけることが求められます。データ分析システムはあってもこの解釈が全くできない（できる人材がいない）という会社はよくあります。自社にそのような人材が育つまでは一時的に外部のプロ人材を活用するのも一案です。
解釈した内容に対してのアクションプランの策定
解釈されたデータから得られたインサイトをもとに、具体的なアクションプランを策定します。これには、目標設定やリソースの最適化、施策の実行計画などが含まれます。
アクションの実行
策定されたアクションプランに基づいて、実際に施策を実行します。ここまでを行うことで初めてデータ活用の意味があります。
アクションの効果のモニタリングと改善
実行されたアクションの効果を定期的にモニタリングし、改善点や新たな課題を特定します。このフィードバックループを繰り返すことで、データ活用の効果が最大化されます。
各業界でのテータ活用事例
小売業におけるデータ活用事例
小売業では、顧客の購買データや属性情報を活用して、適切な商品やサービスを提供することができます。例えば、顧客の購買履歴を分析し、類似する嗜好を持つ顧客グループに対して、パーソナライズされたプロモーションやクーポンを提供することができます。
製造業におけるデータ活用事例
製造業では、プロセスデータや品質データを活用して、生産ラインの効率化や品質向上が図られます。例えば、IoTデバイスを使って収集されたデータを分析し、機械の故障や製品の欠陥を予測することで、メンテナンスや改善策を適切なタイミングで実施することができます。
卸売業におけるデータ活用事例
卸売業では、市場データや取引先データを活用して、需要予測や最適な在庫管理が可能になります。例えば、季節やイベントに応じた商品の需要変動を分析し、在庫を最適化することで、在庫コストの削減や売れ残りのリスクを軽減することができます。
物流業におけるデータ活用事例
物流業では、運送データやトラフィックデータを活用して、効率的な配送ルートや運送スケジュールを作成することができます。例えば、GPSデータや道路状況データを分析し、最短距離や最適な配送経路を見つけ出すことで、燃料費の削減や配送時間の短縮が実現できます。また、輸送中の温度や湿度データを活用して、品質管理も向上させることができます。
金融業におけるデータ活用事例
金融業では、顧客データや取引データを活用して、より適切な金融サービスを提供することができます。例えば、顧客の信用履歴や取引履歴を分析し、リスク管理や融資判断に活用することができます。また、投資データや市場データを活用して、最適な投資ポートフォリオを提案することも可能です。
さいごに
データ活用は、現代ビジネスにおいて重要な要素であり、様々な業界で効果的な成果を上げています。
データ活用に必要な文化や人材、環境を整備し、効果的なデータ活用プロセスを実践することは容易ではないですが、しっかりと実践できると企業は競争力を向上させ、持続的な成長を達成することができます。今後もデータ活用の重要性は増すことが予想されるため、組織全体でデータ活用を推進し、ビジネスの成功に繋げていきましょう！
株式会社KUIXはデータ活用を中心としたコンサル・SIの事業を推進しております。また、データ活用に関わってきた知見を活かした「SMART DATA COLLECTOR」というデータの管理ツールも提供しております。データ活用に関するパートナーが必要であれば是非お気軽にご連絡ください！お問い合わせはこちらから
