ビジネスにおけるデータ活用とデータドリブンの違いとは？具体的な事例をもとに徹底解説！

データ活用とは？

まずは、データ活用という言葉の意味をご説明します。

データ活用とは、会社や組織が収集したデータを効果的に分析し、意思決定や業務改善に役立てることを意味します。現代のビジネス環境では、膨大なデータが日々生成されており、これらを適切に活用することで、競争優位性を獲得したり、新たなビジネスチャンスを見出したりすることが可能になります。

データ活用で用いられるデータは多岐にわたり、

• 顧客の購買履歴
• Web サイトのアクセスログ
• ソーシャルメディア（ SNS ）の投稿
• 財務データ

など、様々なものが該当します。

そして、自社が保有するデータを分析し、その結果を基にしたアクションを検討・実行することで、課題解決や運用改善などに繋げることができます。このように、データを単なる数値の集合として捉えるのではなく、ビジネスを進化させるためのツールとして活用することが、現代の企業にとって必要不可欠だと言えるでしょう。

データドリブンとは？

次に、データドリブンの概要についてご説明します。

データドリブンとは、データに基づいて意思決定を行うビジネスアプローチのことを意味します。従来の日本企業では、熟練者の勘や経験による意思決定が一般的でしたが、データドリブンでは客観的なデータをもとに判断を行います。

データドリブンな組織においては、社員が意思決定を行う際、直感や個人的な意見だけでなく、データに裏付けされたエビデンスをセットで考えます。これにより、組織全体でより一貫性のある、かつ効果的な判断を下すことが可能になります。

このように、データドリブンは企業が市場競争に勝ち残るための強力な戦略となります。主観的な推測ではなく、客観的なデータを意思決定の中心に据えることで、より確実で成果の出やすいビジネス展開を実現できることでしょう。

データ活用・データドリブンの事例

ここまで、データ活用やデータドリブンの意味を解説してきましたが、両者はどのようなシーンで使われているのでしょうか？本章では、データ活用・データドリブンの具体的な事例についてご紹介します。

データ活用の事例

まずは、データ活用の事例について見ていきましょう。

多くの自動車メーカーでは、製造プロセスのデータをリアルタイムで収集・分析することで、機械の故障予測とメンテナンスの効率化に役立てています。これにより、ダウンタイムの減少や製造コストの削減、製品の品質向上などを実現しています。

また、金融業界もデータ活用を積極的に行っており、とある銀行では顧客の金融データを分析し、不正取引をリアルタイムで検知するシステムを構築しています。このシステムは AI を用いて通常の取引パターンと異なる異常を検出し、不正を未然に防ぐことができます。結果として、銀行のセキュリティは向上し、顧客の信頼獲得に繋がりました。

データドリブンの事例

次に、データドリブンの事例をご紹介します。

例えば、企業が新しい製品・サービスを開発する際、過去の販売データや市場調査の結果を分析して、どのような製品がどのターゲット層に受け入れられるかを予測することもデータドリブンの取り組みの一つです。このように、データを活用して製品開発の方向性を決めることで、失敗のリスクを最小限に抑えられます。

また、データドリブンはマーケティングにも大きな影響を与えています。例えば、オンライン広告のパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、そのデータに基づいて内容やターゲットを即座に調整することで、限られた予算で最大の広告効果を得ることができます。

このように、現代ではあらゆる業種の様々なシーンでデータ活用・データドリブンの取り組みが行われています。今回ご紹介した事例はほんの一部であり、実際には数えきれないほど多くの企業がデータを有効活用し、自社のビジネス成長に繋げています。

データ活用とデータドリブンの違い

データ活用とデータドリブンは、どちらもビジネスにおいてデータを利用する概念ですが、そのアプローチや目的に違いがあります。

以下、データ活用とデータドリブンの違いを表にまとめます。

データ活用の目的は、業務や意思決定のプロセスにおいて、膨大なデータから有益なインサイト（洞察）を得ることです。例えば、過去の売上データを分析して次のマーケティング施策を検討したり、製造データをもとに生産効率を改善したりするなど、特定の目的や課題に対してデータを用いることが一般的です。この時、データはあくまで補助的な役割を担い、最終的な意思決定には人間の判断が関与します。

一方、データドリブンは、データに基づいて意思決定を行うことを中心としたアプローチです。すべての判断や行動がデータによって導かれるため、データが意思決定の主役となります。例えば、 EC サイトが顧客の行動データをリアルタイムで分析し、パーソナライズされた商品を自動レコメンドするようなケースが該当します。

このように、データ活用は「データを利用して判断を補助すること」であり、データドリブンは「データに基づいて判断すること」だと言えます。前者はデータを参考にするものの、人間の判断が主体であるのに対し、後者はデータ自体が意思決定の核となります。

どちらが優れているのかはケースバイケースですが、データドリブンなアプローチを成功させるためには、正確で信頼性の高いデータが必要であり、データ分析の能力やインフラの整備も求められます。一方、データ活用は、既存の業務にデータを取り入れることで、比較的柔軟に実施できるアプローチだと言えるでしょう。

このように、データ活用とデータドリブンには様々な違いがあります。どのような点に違いがあるのか、確実に内容を理解しておきましょう。

データドリブンを実現するメリット

ここからは、主にデータドリブンに焦点を当ててご説明します。企業がデータドリブンを実現することで、どのようなメリットを享受できるのか見ていきましょう。

意思決定の精度が向上する

データドリブンなアプローチでは、人間の経験や勘に頼るのではなく、客観的なデータに基づいて意思決定が行われます。これにより、マーケティング戦略の策定や商品の需要予測など、ビジネス上の重要な決定を高い精度で行うことが可能になります。

例えば、売上データや顧客行動データを分析すれば、どの商品の開発を優先すべきか、どの市場に注力すべきかといった戦略をデータに基づいて策定でき、結果としてビジネスリスクの低減にも繋がります。

自社のビジネス成長に繋がる

データドリブンな企業は、データに基づいた判断を迅速に行うことができるため、市場の変化に柔軟に対応できます。これにより、新たなビジネスチャンスを逃さず、競争力を高めることが可能になります。

例えば、顧客ニーズの変化をリアルタイムで捉えることで、商品開発やサービス改善のスピードを加速させ、競合他社との差別化に繋がります。その結果、収益の増加や市場シェアの拡大など、自社のビジネス成長を実現できるでしょう。

顧客満足度を高められる

データドリブンなアプローチでは、顧客データを詳細に分析することで、顧客一人ひとりに合わせた最適なサービスを提供できます。例えば、過去の購買履歴や Web サイトでの行動データをもとに商品レコメンドやプロモーションを実施すれば、パーソナライズされた顧客体験に繋がります。このような、きめ細かい対応が顧客満足度の向上に繋がり、結果として長期的な関係を築くことが可能になります。

データドリブンを始めるための 7 ステップ

データドリブンを実践する際には、計画的にプロジェクトを進めることが大切です。本章では、データドリブンの始め方を 7 つのステップに分けてわかりやすくご説明します。

Step.1 目的の明確化

データドリブンの取り組みを成功させるためには、はじめに目的を明確化することが大切です。目的が定まっていないと、データの収集・分析のプロセスが無駄になり、効果的な意思決定が難しくなります。例えば、売上増加や顧客満足度の向上など、具体的なビジネス目標を設定し、その達成に向けたデータ活用の方針を立てることがデータドリブン実現への第一歩になります。

Step.2 データインフラの整備

次に、データを収集・管理・分析するためのデータインフラを整備する必要があります。データドリブンで扱うデータは、新規データや既存データなど多岐にわたるため、これらを効率的に集めるためのツールを導入しましょう。

例えば、

• データの変換： ETL ツール
• データの保存：ストレージサービス、データレイク
• データの分析：データウェアハウス（ DWH ）
• データの可視化： BI ツール

など、市場には様々なツールが存在します。

そのため、自社の企業規模やニーズに応じた最適なインフラを選定し、データの信頼性とセキュリティを確保することが重要なポイントになります。

Step.3 データガバナンスの確立

データガバナンスとは、データの管理・運用に関するルールやプロセスを定め、データの品質と一貫性を保つことです。データの正確性やコンプライアンスを確保するためには、データの取り扱いに関するポリシーを策定し、組織全体で徹底することが求められます。また、データの所有者や利用権限などを明確化し、データの安全かつ適正な利用を促進することも重要なポイントになります。

Step.4 分析ツールの選定と人材育成

データドリブンを実践する際には、適切な分析ツールの選定と、それを使いこなせる人材の育成が必要不可欠です。ただし、市場には多種多様な分析ツールが存在するため、自社の状況に合わせて最適なツールを選択する必要があります。また、社員に対してスキルアップ研修を実施するなど、組織内でデータ分析の専門性を高めるための教育プログラムを導入することも有効な選択肢だと言えるでしょう。

Step.5 パイロットプロジェクトの実施

データドリブン戦略を本格展開する前に、まずは小規模なパイロットプロジェクトを実施するのがおすすめです。データドリブンを試験的に行うことで、データの収集・分析プロセスを検証し、ビジネスにどのような影響を与えるのかをテストできます。そして、パイロットプロジェクトの結果をもとに、データドリブンの取り組みにおける改善点や成功要因を見極め、より効果的な戦略を策定するとよいでしょう。

Step.6 組織文化の醸成やプロセスの確立

データドリブンな組織を構築するためには、データ活用を推進する文化を醸成し、適切な業務プロセスを確立することが求められます。そのため、データに基づいた意思決定を推奨し、組織全体でデータの価値を共有するための仕組みを整備することが大切です。また、データ分析の結果を日常業務に活かすための業務フローやガイドラインなどを準備し、データドリブンが組織に浸透するような運用面の工夫も忘れてはいけません。

Step.7 高度な分析への移行や継続的な改善

データドリブンの基盤が整ったら、より高度な分析に移行し、継続的な改善を実施します。例えば、機械学習や AI を活用した予測分析、リアルタイムデータの活用など、さらに複雑な分析手法を導入することで、ビジネスの競争力を強化します。さらに、データ活用の成果を定期的に評価し、継続的に PDCA サイクルを回し続けることで、データドリブンの精度は徐々に向上していきます。

まとめ

本記事では、ビジネスにおけるデータ活用とデータドリブンの違いについて、わかりやすく解説しました。

企業がデータドリブンを実現することで、意思決定の精度向上や自社のビジネス成長など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、具体的な事例や始め方を理解しておきましょう。

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本記事を参考にして、データドリブンの実践を検討してみてはいかがでしょうか？