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データドリブンとは?注目される背景や実施手順から欠かせない人材教育について

さまざまな情報がデジタル化された現代では、一般消費者や法人顧客の細かなデータも収集できるようになりました。それらデータを活用することが、近年の企業経営やマーケティングを大きく変えています。しかし「そもそもデータドリブンって何?」「データドリブンには何が必要なの?」という疑問を持っている担当者がいるかもしれません。本コラムでは、そもそもデータドリブンとは何なのか、必要とされる背景などを交えながら、データドリブンの実施手順や欠かせない人材についても解説します。

データドリブンとは

データドリブンとは、経営戦略の判断基準にデータを活用することを指す用語です。

近年、消費者の購買行動や法人取引など、あらゆる情報がデジタル化されました。これらデジタルデータはデータドリブンに活かすことができます。

ただし、データドリブンを行うには、さまざまなデータを蓄積して、それらを分析・解析しなければなりません。そのためには、データを収集や蓄積する仕組みを作ったり、データを可視化する手段を検討したりする必要があります。また、蓄積したデータを分析するためには、データ分析のスキルを持つ人材も求められます。

このようにデータドリブンを導入するにはさまざまな準備が欠かせません。しかし、導入後には企業経営の大きな変化が期待できる点が「データドリブン」の特徴だといえます。

データドリブンが注目される背景

それでは、なぜ今データドリブンが注目されているのでしょうか。その背景をみていきましょう。

データドリブンが注目される背景には、IT・ICTの普及が大きく関係しています。あらゆる人やモノの動きがデジタル化されつつあるため、一般消費者の購買行動や企業の活動の多くもデジタル化されはじめているのです。

たとえば、一般消費者はパソコンやスマートフォンなどからECサイトを通して買い物をすることが増えました。また、企業は顧客情報をデータ化して管理することが一般的になりつつあります。このような環境のなかで、サービスを提供する企業がデジタル化された情報を収集して、企業戦略に利用することは自然な流れだといえるでしょう。

以上のような背景から、多くの企業がデータドリブンに注目し、データドリブンを経営方針の意思決定基準とする「データドリブン経営」を採用しはじめているのです。

データドリブン経営とは

データドリブンが注目されるなか、企業経営の手法として「データドリブン経営」に舵を切る企業も増えています。

データドリブン経営とは、さまざまなデータを基準にして経営方針を決める経営手法のことです。

従来の経営では、経営者を含む経営陣が持つ経験やノウハウを基準に経営方針を決定する企業が多かったのではないでしょうか。しかし、詳細で客観的なデータが取得できる現代では、事業転換や拡大、今後進むべき企業の方向性を「データ」をもとに定める手法が広がっているのです。

データをもとに経営戦略を立て、さらにはマーケティングにもデータを利用するデータドリブンマーケティングを採用する企業も増えています。

データドリブンマーケティングとは

ここまでみてきたように、一般消費者や企業の行動はデジタルデータで確認できる環境になったといっても過言ではないでしょう。デジタルデータをマーケティングに活用するのが、データドリブンマーケティングです。データドリブンマーケティングを行うことで、データに基づいた根拠あるマーケティング計画や改善が可能になります。

たとえば、ECサイトを運営する企業であれば、一般消費者の購入情報から年齢層や性別、対象地域や季節などといった細かなデータを今後の戦略に役立てられます。

データを活用したマーケティングを行うことで、消費者の購買行動の多様化や費用対効果を最大限に活かしたマーケティングが可能になるのです。

データドリブンを実施する5つの手順

それでは、データドリブンを実施する手順をみていきましょう。ここでは5つのステップにわけて確認していきます。

ステップ1:データ収集

データドリブンを行うためには、まず自社の経営やマーケティングに関わるデータを収集することが第一歩です。

収集の対象となるデータは、業種やターゲットごとに異なります。

たとえば、ECサイトを展開している企業ならば、ECサイトで商品を購入したユーザーの年齢層や性別、どの商品がどのような時期に売れたのかなどのデータが重要でしょう。自社ホームページからの問い合わせを増やしたい場合には、コンテンツへのアクセス数やそこからのコンバージョン率などといったデータを収集することが大切です。

目的に合わせてデータ収集をする仕組みになるようシステムを構築することで、自社に有益なデータが収集できるようになります。

ステップ2:データ蓄積

収集されたデータを全社的に活用するには、データを蓄積しておかなければなりません。そこで、収集したデータを蓄積する仕組みが必要です。

データ蓄積についても、収集と同じように仕組みを構築し、システムとして連携する必要があります。データ収集と蓄積は連携したシステムとして構築しなければなりません。

ステップ3:データの可視化

蓄積したデータは、人間の目で理解できるように可視化して活用します。

たとえば、蓄積されたデータを棒グラフや円グラフ、あるいは表などで見やすく整理することで、膨大なデータから判断に必要な材料が取り出しやすくなるでしょう。

データを可視化するためには、データ加工などの機能を持つ「BIツール(ビジネスインテリジェンスツール)」などを導入すると効率的です。

ステップ4:データ分析

収集→蓄積→加工したデータがそろったら、それをもとにデータ分析を行います。

このデータ分析によって、自社が今解決すべき課題や、今後どのように企業活動を行っていくかの意思決定を行うベースが作れます。

たとえば、データをもとにマーケティング戦略の仮設を立てて検証をしたり、問題解決や今後の施策を考えたりするのです。

データ分析には、データサイエンティストやデータアナリストなど、データ分析のノウハウや実績を持つ人材が必要になるでしょう。そのため、適した能力を有する人材の獲得や育成も重要な課題として意識しておかなければなりません。

ステップ5:意思決定と実行

分析して導き出された結論を、企業の意思決定として実行に移します。

実行した結果は再びデータとして収集・蓄積・分析することで、次の経営戦略に利用しましょう。

ここまでみてきたステップ1からステップ5の手順を繰り返すことで、多様化する購買行動などに対応した経営やマーケティングを行うのです。

データドリブンに欠かせない人材

データドリブンを導入するためには、適した能力やノウハウ、経験を持つ人材の獲得や育成が必要です。ここでは、データドリブンに欠かせない人材についてみていきましょう。

データサイエンティストやデータアナリスト人材

データドリブンを取り入れるには、データ分析に詳しい人材が不可欠です。

そこで獲得したいのが、データサイエンティストやデータアナリストといった、データ分析のプロフェッショナルです。データを数学的・統計的にとらえるノウハウや技術を持つ人材は、データドリブンには欠かせません。

たとえば、データサイエンティストは、主にデータの収集や加工・分析を行い、さらに経営戦略などにも精通する専門職として認識されています。また、データアナリストは、データ解析をするとともに、データをもとにした業務コンサルティングなどのノウハウを持つ専門職と認識されている人を指します。

AI開発エンジニア人材

データ分析や解析にAIを用いる企業も増えています。

自社でもAIを利用したいという場合は、AIの知識や技術を持つ人材を獲得しておくとよいでしょう。

AI開発エンジニアの人材は、機械学習やディープラーニングなどの深い知識を持ち、かつシステム構築が可能な技術者です。

このように、データドリブンには適した人材が不可欠です。必要な人材については、外部からプロフェッショナルを獲得する方法や自社の従業員を育成するなどの方法が考えられます。たとえば、自社の人材を育成する場合には、人材教育を支援する企業などを活用すると効率的でしょう。

データドリブン経営や業務を促進するために活躍する人材を育成しよう!

データドリブンは、データを企業経営の判断基準として用いることから始まります。収集したデータを分析することで、データを根拠とした企業の方向性を決定するデータドリブン経営を行うのです。そのためにも、データドリブンに必要なデータを扱える人材獲得や育成に力を入れなければなりません。

データドリブンに必要な人材教育に関するお悩みは、お気軽にお問い合わせください。

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