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2022年7月26日

データ活用の手順について説明!データ分析との違いやメリットとは

 ビジネスシーンにおけるIT化やDX推進に伴って、データ活用を取り入れる企業が増えています。しかし、そもそもデータ活用とはどのようなものなのか、よく分からない企業担当者も多くいるでしょう。本記事ではそのような人々に向けて、データ活用とは何かをはじめ、データ活用とデータ分析との違い、データ活用のメリットやデメリットなどを解説します。

1.まずはデータ活用について知ろう!

まずはデータ活用についての基礎知識を解説します。

1-1.データ活用とは

そもそもデータ活用とは、さまざまな企業活動をおこなう中で得られたデータを、さまざまな視点で分析し、新しいビジネスの創出や業務効率化、生産性の向上などにつなげることです。また、データドリブンの実現にも欠かせないものとして、注目を集めています。データドリブンとは、これまで事業を継続してきた中で得た経験や勘ではなく、収集したデータに基づいてビジネスの意思決定や課題解決を目指す手段です。総務省が発表した「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究(2020)」によると、ビジネスデータを業務推進に活用している企業は大企業で9割を超え、中小企業でも半数以上であるという結果が出ています。このことからも、多くの企業でデータを活用しビジネスを展開しているということがわかるでしょう。

 

 

1-2.データ分析とデータ活用の違い

データ分析とデータ活用は似ているため、両者は同じ意味であると捉えている人もいるかもしれませんが、それぞれは異なる意味を持っています。まず、データ分析は、集めたデータから知りたい情報を得ることを目的に実行されるものです。具体的には、データから因果関係や異常値、相関・因果関係などを探っていきます。データは集めたデータのままだと数字や文字の寄せ集めでしかなく、そのままでは知りたい情報を得ることは困難です。そこで、データ分析では集めたデータを表やグラフ、図などにすることで数字や文字を可視化し、分析しやすくします。 分析には、統計学やデータの加工・分析作業方法の知識やスキルが必要です。BIツールを活用すれば高度な分析が可能になるため、より一層、効果的でしょう。

一方、データ活用とは、分析されたデータを用いて事業活動に役立てることです。分析によって得られたデータをもとにすることで、今後の事業戦略や経営改善のためにどのようなアクションを取るべきなのかの見当がつけやすくなります。データ活用の前に、データを用いる目的を明確にしておくことで、データ活用の効果が得やすくなるでしょう。さらに、データ活用によって定めた事業戦略やアクションを実行し、そのデータを分析することで、効果的な戦略を打ち出せたのかどうかの検証が可能になります。このように、データ分析とデータ活用を繰り返しおこなうことが、時代の流れに合ったビジネスを展開していくうえでは重要といえるでしょう。

 

2.データ活用によるメリット

データ活用をおこなうメリットとして、いくつかの点が挙げられます。ここからは、5つのメリットについて解説します。

2-1.売上が向上する

自社で集めたデータを活用することで、顧客の趣味や関心を高精度で把握でき、売上向上につながる可能性が高くなるでしょう。検索傾向や購入履歴のデータを分析することで、顧客一人ひとりに合わせたオススメ商品の提案などができるようになります。また、類似性のあるユーザーを見つけ、それぞれの購入履歴を関連付けることで、さらなる売上向上も期待できるでしょう。

 なお、データはリアルタイムでの収集が可能です。これにより、適切なタイミングで適切な商品やサービスを紹介することもできるでしょう。 タイミングよくユーザーに提案できれば、購入率を高める効果が期待できます。顧客の傾向は年齢や性別だけでなく、地域による違いなどもあるかもしれません。そのようなデータについても、多くのデータを集め、細かな分析ができれば大まかな傾向をつかめる可能性が高まります。

 

2-2.コストを削減できる

支出データを分析すれば、網羅的かつ客観的に業務やコストの無駄、これまで顕在化できなかったボトルネックが可視化できるでしょう。どの部分が問題なのかが明確になれば、改善の方法を見つけやすくなり、業務効率化にもつなげられます。データ活用をしない場合は、このようなコストは現場で働くスタッフの経験や勘に頼らざるを得ません。しかし、それらは必ずしも正確とはいえず、長年、問題が発見されないままになる恐れもあるのです。

その点、データ活用により数値で明確にすることで、人間では見つけることができなかった無駄や問題点などが明らかになることもあるでしょう。 より効率的に問題を洗い出すことができ、素早い改善へとつなげることが可能です。また、コストを可視化することで、社員のコスト削減意識を高めることにもなります。一人ひとりが意識して問題解決に取り組むためにも、データ活用をおこない、コストを可視化することが重要です。

 

2-3.現状把握や将来予測ができる

商品や店舗別の売上情報についてのデータをリアルタイムで可視化することで、正確な現状把握が可能になるでしょう。どの商品の売れ行きがよいのか、悪いのかといった問題をはじめ、店舗ごとで異なる売れやすい商品と売れにくい商品を明確にするなど、直面している問題をリアルタイムで洗い出し、把握することが可能です。同じ商品でも、店舗に訪れる顧客のニーズや年齢層などの違いによって売れ行きは変わります。売上情報をリアルタイムで把握できるようになれば、店舗ごとのニーズに合わせた対応ができるようになり、より効果的な戦略を打ち出せるでしょう。

また、データの因果関係や関連性などを分析することで、精度の高い未来予測も可能になります。このような未来予測をもとに経営戦略を考えることで、無駄のない、効率的な経営ができる可能性が高まるでしょう。

 

2-4.意思決定のスピードが速くなる

ビジネスを成功させるためには、変化の激しい世の中の流れに対応し、素早い意思決定をしていくことが重要なポイントとなります。しかし、これまでの経験や勘を頼りにした方法では、社内で認識を共有するのに時間がかかるだけでなく、正確性にも欠けてしまうでしょう。迅速で正しい意思決定ができなければ、時代の変化の波に乗ることができずに、せっかく検討した経営戦略も失敗に終わってしまう恐れがあるのです。一方、データを活用すれば、膨大なデータから分析されたさまざまな情報を可視化できるため、周囲との認識共有が容易になります。

その結果、根拠に基づいた意思決定をスピーディーにおこなえるでしょう。特に、BIツールを活用してデータをあらゆる角度から分析することで、より具体的な原因や今後の対策を明確にできます。

 

2-5.戦略の策定や検証に役立つ

データを活用すれば、社内の状況を把握できるようになり、現状の課題など、改善に向けて取り組まなくてはならない問題も浮き彫りにすることが可能です。社内の課題は、まず、現状を把握しないことには浮かび上がってきません。データを活用して問題を見つけることで、それをもとに改善のための戦略や施策を効率的に実行できるのです。また、改善した施策を実行したあとは、データをもとに効果を検証していきます。これを繰り返すことで、より効果的な次の施策の実行につなげられるでしょう。データを検証し、新しい戦略や施策を考案すること、その実行を経てもう一度データを検証することを続けていくことが、企業の成長のためにも大切です。

 

3.データ活用の手順は?6つのステップを踏もう!

効果的なデータ活用をおこなうためには、正しい手順で進めていく必要があります。ここからは、データ活用の6つのステップについて解説します。

3-1.目的を明確にする

最適なデータ分析をして的確な施策を実施するために、まずはデータ活用を行う目的を設定することが大切です。明確な目的を定めないまま闇雲にデータ活用をおこなっても、得たい結果が得られず、効果的に活用できない可能性が高まるでしょう。一方、明確に目的を定めてデータを分析し活用すれば、市場のニーズに応じた戦略を素早く打ち立てることが可能です。スピーディーな決定を下すことで、変化の激しい世の中の流れに追いつきながら、適切な方法でビジネスを展開できます。

目的は、まずは売上や利益の増加についてでも構いませんが、慣れてきたら生産コスト削減や顧客満足度向上など、具体的な設定にするとよいでしょう。具体的な目的を決めることで、その後の分析もしやすくなるほか、解決策を検討する際も明確な案が出しやすくなります。

3-2.仮説を洗い出す

目的を明確にしたら、課題が生じている要因を特定するために、その理由について仮説を立てていきましょう。しかし、仮説は考えられるものをすべて出してしまうと、膨大な数になってしまい、検証することが難しくなるため、優先順位をつけて絞ることが大切です。この優先順位を決めるために役に立つのがデータ分析といえます。データ分析を活用して複数の仮説から優先順位を決めていくことで、経験や勘に頼らない、客観的な順位を決めることが可能です。

3-3.分析方法を定義する

仮説を検証するために必要な数値データや分析方法を整理していきましょう。収集したデータをやみくもに使うのではなく、効果的な分析をおこなうためにも、さまざまなデータの中からどの情報を使用して分析するのかを決めることが大切です。また、課題や仮説により定義の方法は変わるでしょう。事前に洗い出した仮説を検証するために、何を分析する必要があるかをしっかり整理しておく必要があります。

3-4.データを収集する

データの分析方法が決定したら、その分析に必要なデータを集めていきましょう。収集したデータは複雑になっているため、データを整理し可視化することで関連や要因を探りやすくします。分かりやすくするために、ツールを活用してグラフや表を作成することもあるでしょう。なお、収集できるデータにはさまざまなものがありますが、分析方法の定義で定めたやり方を実行するうえで必要になるデータを集めて整理していくことが大切です。また、分析するうえで不足するデータがある場合は、別途、そのデータを入手する必要があるでしょう。

3-5.分析する

分析方法に見合ったデータを収集できたら、分析を進め、規則性や異常値、因果関係などがないか、確認していきます。分析は集めた数値データをもとにしながら、全体像や外れ値を中心にして検証が進められるでしょう。なお、場合によっては突出した外れ値が出現することもあります。これは、単にエラーであることもありますが、何らかの重要な意味を持っている可能性も否めません。この外れ値を調べることで、価値のある分析結果が得られることもあるでしょう。

 データの分析作業は、経験を積むことで作業スピードや精度を高められますが、経験が浅くても押さえるべきポイントを押さえれば一定の成果を出すことが可能です。このように数値データをもとにして分析を進めることで、さまざまな問題を可視化できるでしょう。

3-6.施策を実行し効果を検証する

データ分析をしたあとは、分析で得られた知見をもとに、経営に活かすための戦略や施策を立てて実行することが大切です。このとき、データ活用の目的として設定した項目が明確であれば、効果的な戦略や施策が立てやすくなっているでしょう。新しい戦略や施策を実行したあとは、実行前と実行後の効果検証を実施し、データ活用の効果を確認します。狙い通りの結果が出ず、目的を達成できなかった場合は、その原因がどこにあるのかを考え、今後の対策を考え直さなくてはいけません。これらの手順を繰り返しおこなうことで、より効果的なアクションプランを策定していけるでしょう。

 

4.内製化支援サービスを利用してデータ活用をしよう!

より効果的な企業活動を進めていくため、世界的に見てもデータドリブンの考え方が主流になってきています。そのような中では、データに対して迅速に対応することが非常に大切になるでしょう。しかし、データ活用をアウトソーシングに依存しすぎると、分析するデータの追加や変更などがあった場合、スムーズに対応できないという課題があります。変化の激しい世の中の流れについていくためには、判断基準となるデータに迅速に対応できる環境を確保することが大切です。そのような環境がない場合、他社に後れを取ってしまうため、内製化をしたほうがよいと考えられます。

 内製化のためにはデータアナリストやデータサイエンティストなどを確保する必要がありますが、これは容易ではありません。実際に、データサイエンティストを目標どおり確保できなかった企業は62%にも上ることが、データサイエンティスト協会の調査で判明しています。しかし、 メンバーズであれば、データプロフェッショナル人材が多数在籍しており、少人数からデータ活用の内製化を支援することが可能です。

 

5.データを活用して企業の成長につなげよう!

経験や勘に頼るのではなく、あらゆる角度から収集したデータを活用することで、企業の現状を把握できるだけでなく、業務効率化や売上向上の効果を期待できるようになります。効果的なデータ活用のためには、本記事で紹介したステップを踏むことが大切です。日々変化する市場に対応した戦略を打ち出すためには、内製化支援サービスを利用するのもよいでしょう。メンバーズの内製化支援サービスについての詳細が知りたい場合は、以下、サービス資料のダウンロードをしてみてください。

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