データドリブン経営
データドリブン経営とは
データドリブン経営とは、日々収集したデータを分析し、その結果をもとにビジネス上の意思決定を行うこと、および上記を実現するために意思決定プロセスを再設計・構築する活動を指します。
「経営」という言葉がついていますが、ここで言う意思決定とは経営レベルのみのものを指すのではなく、現場レベルでの意思決定も含みます。
データドリブン経営のプロセス
データドリブン経営は主に4つのプロセスで構成されています。
- 目的設定と必要なデータの定義
データドリブン経営の実現において、達成すべき目的を明確化しておくことは、最も初歩的かつ重要なプロセスです。目的が曖昧であると、むやみやたらにデータを収集してしまった結果、適切な分析ができず、最終的な意思決定の困難化を招いたり、誤った判断を引き起こす原因となる可能性があります。
従って、あらかじめ目的を明確化し、目的から逆算して必要なデータを定義することが、データドリブン経営を実現するための基礎であると言えます。 - データの収集・蓄積
目的に沿ったデータをビッグデータとして収集・蓄積していきます。取得元としては各部門の業務システムやIoT、Webサーバー、外部サービスが考えられます。 - データ処理・分析・可視化
分析を行う前に、収集・蓄積したデータに対して、欠損値の処理やデータクレンジング、データ間の統合などの必要な処理を行います。その後、統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて分析を行い、最終的に人間が分析内容を理解しやすいように、グラフやチャートなどの形で可視化し、データ傾向やパターンを明確にします。データの分析・可視化においては、BIツールやDMP、Web解析ツールなどを活用することで、作業の効率化を図ることができます。 - 意思決定・アクション
データ分析によって導き出された結果をもとに、意思決定やアクションを実行します。実行を担うのはあくまでも人間であるため、データドリブン経営を実現するためには必要なデータリテラシーを備えた人材の育成、およびデータをもとに意思決定を行うことが可能な組織構造の確立と組織風土の醸成が重要になります。
データドリブン経営のメリット
データドリブン経営におけるメリットは大きく4つあります。
- 意思決定ロジックの透明性向上
勘・経験など、これまで属人的に判断していた内容をロジック化することにより、思考プロセスが透明化され、意思決定基準を形式知として継承していくことが可能となります。
- 予測精度の向上
将来予測のベースとして処理するデータ量が人間による分析時と比べ圧倒的に多いことから、結果として予測精度の向上が見込めます。
- 意思決定プロセスの効率化
情報収集～分析までのプロセスをロジックに落とし込むことにより自動化できる部分が生まれ、意思決定までに必要な作業の効率化が可能となります。
- 意思決定の高速化
リアルタイムな情報収集と業務プロセスの効率化により、現状把握から意思決定までのスピードを高速化することができます。特に、先行きが不透明で将来予測が困難なVUCA時代を生き抜くためには、迅速な意思決定が必要となります。
