いつもありがとうございます。船井総研人材ビジネス支援部です。
データを収集するだけでなく、費用対効果高く活用するデータドリブンについて解説します。
データについての知識がなくても理解できるよう、データの分析、データの活用、データ分析ツールの解説まで経営者の皆様にわかりやすいようにまとめました。
1.データドリブンの意味
データドリブンとはWeb解析ツールやマーケティングデータ（顧客情報や購買履歴などマーケティングに活かすデータ）などから得られる蓄積されたデータに基づき経営戦略などの意思決定を行うことです。
経営やマーケティングを行う上では経験や勘ではなくデータを分析することにより、根拠のある良質な判断が可能となります。
具体的にはデータの収集、分析、データの可視化、意思決定のステップを踏むことがデータドリブンの手順になります。ここではデータについてのデータ活用の経験のない経営者の皆様やマーケティングをする立場の人に向け、データドリブンについての解説をします。
2.データ分析とデータ活用の違い
データドリブンを理解するうえでデータの分析をすることとデータの活用をすることの違いを明確にしなければいけません。
データ分析とはデータの因果関係、異常値を切り分けて理解することを指します。
分析をするのに必要なスキルとしては専門的な統計学の知識、分析のノウハウ、データ加工などが挙げられます。
データ活用とは分析のされたデータを基にして様々な視点を持ち、実際にビジネスにつなげていくことを指します。
必要なスキルはインプットの量や経験則、マーケティングスキルなどが挙げられます。それでは実際にデータドリブンでの意思決定が行われるまでのプロセスを見ていきましょう。
3.正しいデータの活用方法
①データの収集
ビジネスの意思決定に必要なデータを部門ごとのwebサーバー、業務システム、外部のサービスなどから収集します。
これらの情報をクラウド上のデータサーバーにビッグデータ（様々な形をした、様々な性格を持った、様々な種類の巨大なデータ群のこと）として蓄積をします。
この時に最終的にどのような情報が欲しいのかを考え、データ収集をすることが大切になります。
必要のないデータだけが集まり、分析ができずに情報にならない状況は避けましょう。
②データの分析
データの分析では目的に合わせてデータの整理と分類を行います。
分析前のデータはただの数字ですのでその数字が何を意味するのか読み取らなければなりません。
具体的にはデータの時間的な変化や他のデータとの関係性をアルゴリズム（問題を解くための計算手順や、課題を解決するための方法や手順のこと）で計算します。
データごとの因果関係や相関関係を導き出し、理解しやすい形にまとめることで意思決定に役立てることが可能になります。
③データの可視化
データの可視化は数値データを一目でわかるようにグラフ、イラスト、チャートなどにわかりやすく表示することです。データが可視化されることによりデータの傾向がわかるため、結果の予測に役立つなど迅速な経営判断に役立てることができます。
またステークホルダーの合意を得るためにも分析されていないデータだけでは納得してもらいにくいでしょう。
シンプルなグラフや図を駆使することにより分析結果とそれに基づく意思決定に根拠があることを示すことで説得力を持たせることができます。
④意思決定
データの分析結果を基に、施策を決定します。
データの因果関係、相関関係も見出しただけでは意思決定はできません。
そこからは人工知能や分析ツールでは判断が難しいトレードオフの判断を行わなければいけません。
意思決定のフェーズではデータを見るだけではなく会社の状況に合わせた判断が必要になります。
ここでは経営者の経験などによりどのデータを参考にするべきか様々な視点からの意思決定が必要になります。
図1.データの活用基準
4.データドリブン経営に必要なツール
5.まとめ
現在の組織や外部のメディアには収集可能なデータが多く存在しています。
これらの情報を有効活用することで顧客や商品の理解が深まり、良質な意思決定が可能となります。
データの分析から活用までの方法を学び、会社にデータを活かすツールの導入をすることで業績を向上させましょう。
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