データ利活用の重要性とは？具体的な進め方や成功させるためのポイントを徹底解説！

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公開年月日: 2024.12.18
更新年月日: 2024.12.18
データ利活用の重要性とは？具体的な進め方や成功させるためのポイントを徹底解説！
昨今、データ利活用が大きな注目を集めており、企業がビジネスを成長させるためには、自社のデータを有効活用し、課題発見や戦略策定に役立てる必要があります。しかし、データ利活用の重要性は理解しつつも、どのように進めればよいのか迷っている方も多いのではないでしょうか？ 本記事では、データ利活用の基礎知識に加えて、具体的な進め方や成功させるためのポイントなどをわかりやすく解説します。データの活用法に悩んでいる方は、ぜひ最後までご覧ください。

データ利活用の基礎知識

まずは、データ利活用の基礎知識について理解しておきましょう。

データ利活用とは、収集したデータを分析し、それらをもとに意思決定を行うまでの一連のプロセスを意味します。昨今、情報技術の急速な発展により、企業が取り扱うデータは肥大化かつ多様化しています。

企業が取り扱うデータの代表例としては、

などが挙げられます。

そして、これらの膨大なデータを活用することで、顧客ニーズを深く理解したり、新商品や新サービスの開発に役立てたりすることが可能になります。実際、多く企業がデータ利活用に取り組んでおり、自社の業務効率化や生産性向上を実現しています。

このように、データ利活用はビジネスを成長させるうえで必要不可欠なものであると言えるでしょう。

データ利活用のメリット

企業がデータ利活用を実践することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、データ利活用の代表的なメリットについて解説します。

コスト削減に繋がる

データ利活用の大きなメリットとして、コスト削減を実現できる点が挙げられます。例えば、顧客データを分析することで、ニーズに合致した商品やサービスを提供できるようになるため、在庫の最適化や販売コストの低減に繋がります。また、業務データを分析して非効率な作業を洗い出せば、それらを改善することで人件費を抑えることも可能です。

業務効率化に繋がる

データを利活用することで、業務の効率化を実現できます。例えば、過去の購買データを分析すれば、顧客の購買傾向を把握できるため、顧客一人ひとりに合わせた最適な商品の提案・レコメンドが可能になります。これにより、販売活動を効率化でき、結果として自社のビジネス成長に繋がります。

生産性向上に繋がる

データ利活用は、組織の生産性向上に大きく寄与します。マーケティングを例に挙げると、顧客の性別や年齢、居住地域などの基本情報を分析することで、自社が抱える膨大な顧客群をセグメント分けできます。

そして、各セグメントに適したマーケティング施策の検討・実行により、広告費の削減やコンバージョン率の向上などを実現できます。また、 Web サイトのアクセス状況やユーザー行動を分析すれば、サイトコンテンツの改善・最適化に繋がり、顧客満足度の向上や売上増加に直結します。

データドリブンな意思決定を実現できる

従来の日本企業では、熟練者の経験や勘に頼った意思決定が一般的でした。しかし、人間による判断は必ずしも正しいとは限らず、場合によっては誤った意思決定を行ってしまうリスクがあります。

その点、データに基づいた判断をくだすことで、人間の感情に左右されない客観的な意思決定に繋がります。このように、データドリブンな意思決定を実現できる点は、データ利活用の大きなメリットであると言えるでしょう。

データ利活用の事前準備

データ利活用を実践する際には、入念に事前準備を行うことが大切です。どのような準備を行えばよいのか、具体的な内容を理解しておきましょう。

データ収集

データ利活用を行うためには、まずは分析作業の基となるデータを集めなければいけません。

代表的なデータ収集の方法としては、

などが挙げられます。

このように、データの収集方法は多岐にわたるため、目的や予算などを考慮しながら、最適なものを選択することが大切です。

データのクレンジング・整備

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データ利活用を効率的に進めるためには、集めたデータをクレンジングして使いやすい形に整備する必要があります。一般的には、収集したデータをそのまま分析に使用できるケースは稀なため、この点は覚えておいてください。

多くのデータには、誤情報や欠損値、重複データなどが含まれている可能性があり、これらを解消するためのデータクレンジングやデータ整備が求められます。なお、データクレンジングとは、データの誤情報や欠損値を修正する処理であり、データ整備とは、データの形式を統一したり、データ構造を改善したりする処理のことです。

これらの作業を事前に行うことで、分析作業に使用するデータの品質を高め、より正確な分析結果を得ることができます。

IT ツールの導入

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データ利活用を行うためには、データを効率的に処理するための IT ツールを導入する必要があります。例えば、膨大なデータを綺麗に整理して保管するためのデータウェアハウス（ DWH ）や分析結果をわかりやすく見える化するための BI ツールなどが挙げられます。

市場には様々な IT ツールが存在するため、目的に合わせて適切なツールを選定・導入してください。また、データ分析には一定のスキルが求められるため、社内研修などを実施して社員のスキルアップを図ることも重要なポイントになります。

データ利活用を進めるための 9 ステップ

ここまで、データ利活用について詳しく解説してきましたが、どのように実践すればよいのか迷ってしまう方も多いと思います。本章では、データ利活用の進め方を具体的な 9 つのステップに分けて解説します。

Step.1 目標設定

データ利活用を進めるためには、明確な目標やゴールを設定する必要があります。目標設定はデータ利活用によって得たい成果を具体的に示すものであるため、データ分析の方向性を決めるうえで非常に重要だと言えるでしょう。

なお、目標設定を行う際には、

の 5 つの要素を意識することが大切です。これらは、それぞれの単語の頭文字を取って「 SMART 」と呼ばれており、目標設定を行ううえで重要なポイントとなっています。

Step.2 データの洗い出しと整理

目標設定が完了したら、次は目標達成に必要なデータの洗い出しや整理を行います。一般的には、企業や組織が保有するデータは様々な場所に点在していることが多く、そのままでは分析に利用することができません。

そのため、はじめに各データの所在を把握し、必要なデータを抽出することが求められます。また、データの品質や整合性を確認し、分析に適した状態に整理することも重要なポイントです。

Step.3 データ戦略の策定

データの洗い出しと整理が完了したら、データ利活用のための具体的な戦略を策定します。

データ戦略の一例としては、

などが挙げられます。

そして、これらの戦略を明確化することで、データ利活用を効率的かつ計画的に進めることが可能になります。適切なデータ戦略の策定は、データ利活用を成功へ導くための重要なプロセスになるため、時間をかけて慎重に検討してください。

Step.4 インフラ整備

データ利活用を効率的に進めるためには、データ分析に必要なインフラを整備する必要があります。

例えば、

などが挙げられます。

インフラを整備するためには、当然ながら一定のコストが発生しますが、必要経費として捉えて、前向きにツールの導入を検討することが大切です。

Step.5 人材育成・組織体制の構築

データ利活用を進めるためには、データ分析の専門知識を持つ人材を育成し、適切な組織体制を構築する必要があります。そして、データ分析を行う担当者は、データ分析の計画立案やデータ収集、データ分析、分析結果の解釈、分析結果の活用など、データ利活用の全般的な業務を担うことになります。

このように、データ利活用には様々な専門知識が求められるため、社員のスキルを高めるための社内研修やトレーニングなどを企画することが大切です。なお、自社だけで完結するのが難しい場合には、外部の専門家へトレーニングなどを依頼することも有効な選択肢になります。

当社 G-gen も企業様向けのトレーニングを提供していますので、関心のある方は問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。

Step.6 小規模なプロジェクトでの実施

データ利活用を本格導入する前に、まずは小規模なプロジェクトで実施することをおすすめします。小規模なプロジェクトでデータ利活用を行えば、実体験に基づくノウハウを社内に蓄積し、組織内にデータ利活用の文化を醸成できます。

また、小規模なプロジェクトで成功体験を積むことで、本格的なデータ利活用への導入をスムーズに進めることが可能になります。このように、データ利活用を成功させるためには、スモールスタートで始めることが重要なポイントであると言えるでしょう。

Step.7 データガバナンスの確立

データ利活用を実践するためには、適切なデータガバナンスを確立することが大切です。データの管理や利用、保護に関するルールや方針を定め、データの品質・セキュリティを確保してください。

組織内にデータガバナンスを整備することで、データの信頼性を高めることができ、データ利活用のリスク軽減に繋がります。情報漏洩をはじめとした深刻な情報インシデントを回避するためにも、データガバナンスは確実に考慮するようにしてください。

Step.8 組織全体でのデータ利活用文化の醸成

本当の意味でデータ利活用を成功させるためには、組織全体でデータ利活用の文化を醸成することが大切です。社員一人ひとりがデータに基づいた意思決定を重視し、能動的にデータ分析を活用するような組織を目指してください。

そして、これを実現するためには、社員に対してデータ利活用のメリットや必要性を十分に説明し、必要に応じて教育・研修などを行う必要があります。また、経営層のデータ利活用に関する賛同・理解を得られれば、プロジェクトを円滑に進められるでしょう。

Step.9 持続的な改善と拡大

データ利活用は一過性の取り組みではなく、持続的な改善・拡大が求められる長期的なプロジェクトです。データ分析の成果を評価し、分析手法やデータ分析のプロセスを改善することで、より効果的なデータ利活用を実現できます。

また、データ分析の対象範囲を拡大すれば、新たなビジネスチャンスや課題の発見に繋がり、自社のビジネス成長に直結します。このように、データ利活用を行う際には、継続的に PDCA サイクルを回し、状況に応じてスケールすることが重要なポイントになります。

データ利活用を成功させるためのポイント

最後に、データ利活用を成功させるためのポイントについて解説します。どのような点を意識すればよいのか、自社で実践する際の参考として理解しておきましょう。

データ利活用の目的を明確化する

データ利活用を成功させる第一歩は、明確な目的を設定することです。なぜデータを活用するのか、その成果として何を期待するのか、などを具体的に定義しましょう。

例えば、売上の向上や顧客満足度の向上、業務効率の改善など、明確なゴールを設定することで、データの収集や分析の方向性が明確になります。目的が決まっていない場合、データを利活用すること自体が目的化してしまい、効果的なアクションに結びつかない可能性があるため、この点には十分に注意してください。

利活用するデータの品質を高める

使用するデータの品質は、データ利活用の成否に大きな影響を与える重要な要素です。正確で信頼性のあるデータを使用することで、分析結果の精度向上に繋がり、適切なアクションを検討・実行できます。

データの品質を高めるためには、

などを意識するとよいでしょう。

これらの実践により、自社のデータを高品質な状態に保つことができ、結果としてデータ利活用を成功へ導くことが可能になります。

組織全体でデータ利活用に取り組む

データ利活用は、特定の担当者が属人的に行うものではなく、組織全体で取り組むべき大規模なプロジェクトです。そのため、組織全体でデータ利活用に取り組むことで、データドリブンな文化の醸成に繋がり、データの価値を最大限に引き出すことが可能になります。

例えば、

などが具体的なアクションとして挙げられます。

データ利活用を成功させるためには、これらのポイントを意識し、計画的かつ組織的に取り組むことが必要不可欠だと言えるでしょう。

まとめ

本記事では、データ利活用の基礎知識に加えて、具体的な進め方や成功させるためのポイントなどをわかりやすく解説しました。

企業がデータ利活用を実践することで、コスト削減やデータドリブンな意思決定など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、重要なポイントを理解しておきましょう。

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本記事を参考にして、データ利活用への第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか？

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