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データ活用とは?重要性や課題、ビジネスや意思決定における必要性について解説します。

2022年3月20日

データ活用とは?重要性や課題、ビジネスや意思決定における必要性について解説します。

こんにちは。TATです。

今日のテーマは「データ活用とは?重要性や課題、ビジネスや意思決定における必要性について」です。

 

最近はデータドリブンという言葉も耳にするようになって、データを重視したケースは増えています。

データを活用することで、事実に基づいて、より合理的な判断ができるようになることから、企業などでも積極的にデータを活用しているケースが増えてきています。

 

これまでは経験則や感覚で判断していたものには、バイアスが含まれている場合があり、必ずしも正しいとは限りません。

うまく機能する場合もありますが、大きく間違うパターンもあります。

データに基づいて判断することができれば、検討はずれな判断をする可能性は下がります。

 

本記事では、データ活用とは何ぞやということに対して解説しつつ、その重要性課題などについてご紹介していきます。

企業であれ個人であれ、データが活用できる場面はとても多いので、データドリブンな思考法を持っていると重宝します。

 

データ活用とは?重要性や課題、ビジネスや意思決定における必要性について解説します。

データ活用とは?重要性や課題、ビジネスや意思決定における必要性について解説します。

データ活用とは何か?

まずはデータ活用とはなんぞやというところにお答えしていきます。

データ活用とは、文字通り、データを活用することを言います。

ここでいうデータとは、企業で蓄積しているデータや外部から収集してきたデータなどを指します。

問題解決や目標達成のために必要なあらゆるデータがここに含まれます。

 

こういったデータを活用して、意思決定や問題解決に役立てることが、データ活用の大きな意義です。

昨今は、データドリブンという言葉も耳にするようになり、よりデータに基づいた意思決定が重要視されるようになっています。

 

データ活用のメリットや重要性は?

データを活用することによるメリットはいろいろあります。

データ活用のメリット

  • 感情や経験則やバイアスに流されず、合理的な意思決定ができる
  • データを見ることで新たな視点から状況を俯瞰できる
  • 業務効率・意思決定のスピードが上がる など

 

感情や経験則やバイアスに流されず、合理的な意思決定ができる

データに基づいて意思決定を行えば、合理的な意思決定が行えます。

 

知らず知らずのうちに、人間の判断はさまざまなバイアスに左右されています。

過去の経験に基づいて判断したら、大失敗につながってしまったというケースもよくあります。

こうしたバイアスや経験則、感情などに左右されず、データに基づいて合理的に判断できるようになることがデータ活用のメリットと言えます。

データを活用することで、的外れな意思決定をしてしまうリスクが軽減します。

 

適切な意思決定を行うことができれば、ビジネス状況の改善や売り上げの向上につながる確率は高まります。

 

データを見ることで新たな視点から状況を俯瞰できる

データを活用することで、これまでに気づくことができなかった新たな視点から状況を俯瞰してみることも可能になります。

人間同士の議論ではなかなか出てこなかったアイデアなども、データを客観視すると湧いてくる場合もあります。

 

さまざまなデータを組み合わせることで新たな発見や知見をえることができ、それがきっかけで新たなビジネスチャンスなどを見出せる場合もあります。

こういったデータ活用がきっかけで、イノベーションの創造に繋がるケースもたくさん存在します。

まさに、データは宝の山で、たくさんのチャンスが埋もれています。

 

業務効率・意思決定のスピードが上がる

データ活用を普段から行っていると、業務効率や意思決定スピードの向上にも役立てることができます。

常にデータを見える化しておけば、業務の改善ポイントや強化すべきポイントが瞬時に把握できたり、即座に改善プロセスを適用することができます。

 

通常であれば、問題を認識するまで時間がかかったり、そもそも問題があることにすら気づくことができなかったりしますが、データをうまく活用すれば、こういった課題を先行して見つけることができます。

意思決定の際にも、データドリブンな思考が浸透していれば、判断も早くできます。

 

ビジネスなど、あらゆる状況判断や意思決定の場面でデータ活用はとても役立つのです。

 

データ活用の流れ

 

次にデータ活用の流れについて解説します。

状況によって流れは変わると思いますが、概ねこのような流れかと思います。

データ活用の流れ

解決したい課題や実現したいビジョンが存在する前提で、

  1. データの収集・蓄積
    • 何でもかんでも収集するのではなく、目的の達成に必要なデータに絞るべし
    • 企業で蓄積しているデータや外部から収集したデータを利用する
  2. データ整形
    • 目的達成に利用できるようにするためにデータを整形する
    • 大体は、複数のデータを結合したり、不要データを排除したり、データを変換する、などの作業が必要になる
  3. データ分析、データの可視化、機械学習モデルの開発
    • 意思決定を行うためにデータ分析を行い可視化する
    • 場合によっては機械学習モデルも必要になってくる
  4. データに基づいて意思決定を行う
  5. 結果の検証を行いつつ改善を行う

 

基本的には、解決したい課題や達成したい目標などがある前提で、それに必要なデータを収集して活用していくことになります。

意思決定のあとは、結果の検証を行い、判断が正しかったのかどうかを見極める必要があります。

誤っていれば修正を加えていきます。

 

利用するデータは企業が蓄積しているデータはもちろん、外部から収集したデータなど、必要となるあらゆるデータが対象になります。

企業が蓄積しているデータは、顧客データや売り上げデータ、会員データなどが該当します。利用できるものはなんでも利用します。

蓄積したデータをそのまま使えることはあまりなく、利用できるようにデータを整形してあげる作業も必要です。

データの準備が整ったら、分析して可視化したり、必要に応じて機械学習モデルを開発したりして意思決定に必要なデータを用意します。

これを使って意思決定をすればあとは結果の検証です。

 

データ活用の課題とは?

 

データ活用の流れを見ると、結構シンプルに見えますが、課題もあります。

データ活用の課題

  • 企業内でデータがきちんと管理されていない
  • 分析に利用できる形式でデータが保存されていない
  • データ活用に必要なスキルを持った人材がいない

 

企業内でデータがきちんと管理されていない

データ活用をしようとしても、きちんとデータが管理されていないと問題になってきます。

会社によっては、部署ごとに管理するデータが縦割りされていて、横断してデータを見ることができなかったり、そもそもデータをきちんと蓄積・管理するシステムが整っていなかったり、いろいろな問題があります。

 

こういった場合には、まずデータ活用するために、データ管理を行うことから始めなければいけません。

多くの企業では、ここがデータ活用の際に大きな障壁になっているように思います。

 

分析に利用できる形式でデータが保存されていない

さらにデータ形式も問題になる場合があります。

例えば、手書きのアンケートなどです。

これはそのまま分析に使うことができないので、パソコンに入力してデータに変換する必要があります。

 

メールやFAXでやりとりした内容をまとめたりするとなるとさらに大変です。

データ活用することを前提にした仕組みづくりがとても重要になってきます。

 

データ活用に必要なスキルを持った人材がいない

データを活用するためには、データの収集や整形、分析や可視化などのスキルが必要になってきます。

これを行うには、これらのスキルを持った人材が必要です。

 

データを扱える専門的な人材は、需要が高まりつつあり人不足の状態が続いています。

需要に供給が追いついていない状況なので、簡単に確保することはできません。

そのため、社内での人材育成なども必要になってきます。

 

ビジネスにおけるデータ活用の必要性

 

データ活用はビジネスにおいてもとても重要です。

例えば、企業が次のような課題を抱えていた時、どのようにアプローチするのが良いでしょうか。

企業の課題の例

  • 売り上げの伸ばしたい
  • 顧客満足度を上げたい
  • 退会率を下げたい
  • 業務の効率化を図りたい など

 

ほんの一例に過ぎませんが、ビジネスの場面ではたくさんの課題が出てきます。

こうした課題に効果的にアプローチできるのが、まさにデータ活用です。

 

課題を解決するためには、まずは状況を把握する必要があります。

売り上げが伸びていない要因、顧客満足度が低い理由、なぜ退会率が高いのか、何がの業務の効率化を妨げているのか、こういった現状を把握しないことには対策の施しようがありません。

もちろん、社内で現場の声を吸い上げたりすることも有効ですが、データを活用することができればより正確に状況を判断することが可能になります。

 

こういったデータに基づいて要因を解明し、対策を講じればとても合理的な意思決定を行うことができます。

 

データ活用を可能にするためには、まずはデータが利用できる環境が必要です。

社内で蓄積しているデータはきれいに管理されているか、部署ごとで管理しているデータをシームレスに共有できるか、必要に応じてデータを準備するのも良いですが、最初からデータ活用を意識してデータを管理していると、いざとなった時の行動も早くなります。

 

意思決定のスピードも正確性も上がるので、是非ともビジネスにおいてもデータは積極的に活用していきたいところです。

 

データ活用で重宝される人材やスキルとは?

 

最後に、データ活用で必要とされるスキルや人材について解説しておきます。

 

データ活用に必要なスキルは一概に断定はできませんが、概ねこんなところかと思います。

データ活用に必要なスキル

  • ビジネススキル
    • ビジネスの背景を理解して必要な課題を見出す
    • 課題解決に必要なプロセスを構築する論理力 など
  • テックスキル
    • データの分析、収集・管理、可視化に必要なスキル(Python、SQL、R等)
    • AIなどのモデルを開発するスキル(Python等) など
  • 分析スキル
    • 統計学や人工知能などの知識
    • 分析結果をビジネスに応用できる形に変換する
    • 現場の方への説明能力 など

 

必要なスキルが多すぎる感じもしますが、これら全てを兼ね備えている人材を探すのはなかなか難しいです。

需要の増加に人材供給が追いついていない状況が続いているので、給料も高くなりがちです。

 

逆を言えば、こういったスキルを身につけることができれば、労働市場での価値は大きく上昇するということになります。

転職の引き合いも増え、年収アップの可能性も高まります。

 

PythonやSQLについては社会人になってからでも習得可能です。

キャリアアップを検討している方や、何かスキルを身につけたい方、データ活用に興味のある方は、学んでみてもいいと思います。

バリバリプログラムを書けるようになると強いですが、仕組みを知れておくだけでも重宝すると思います。

 

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なので断言できます。社会人になってからPythonを習得することは可能です。

新たなスキルを身につけるにあたって、遅すぎるということは決してありません。

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まとめ

いかがでしたでしょうか。

ここでは「データ活用とは?重要性や課題、ビジネスや意思決定における必要性について」というテーマで解説してきました。

 

データを活用することで、より合理的な判断ができるようになることから、企業などでも積極的にデータを活用しているケースが増えてきています。

人間は知らず知らずのうちにさまざまなバイアスに影響されて判断を下しています。

これが致命的にミスにつながることもあります。

データに基づいて意思決定を行うことができれば、より合理的で精度の高い判断ができるようになります。

 

データ活用を行うには、必要なデータの収集や分析、可視化や機械学習モデルの開発などが必要になってきます。

また、これらのスキルを持つ人材も必要です。

 

データ活用は需要が高まりつつあるので、こういったスキルを習得すればキャリアアップや転職などでも有利になります。

興味のある方は是非とも学んでみてください。

 

ここまで読んでくださり、ありがとうございました。


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