データ利活用とは？目的・メリット・課題から活用するためのポイントまで詳しく解説！ -

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IoT、SNS、クラウドサービスの普及により、企業が取得できるデータ量は日に日に増加しています。しかし、「データは蓄積される一方で、十分に活用できていない」という課題を抱えている企業も多いのではないでしょうか。

ビッグデータ時代において、データを効果的に利活用することは企業の強みとなります。そして、適切なデータ利活用には、その方法や効果、課題を理解することが必要です。

そこで今回は、データ利活用のメリット・課題・活用するためのポイントを中心に詳しく解説します。データの持つ潜在的な価値を最大限に引き出し、マーケティング戦略をより効果的に進めていきましょう。

データ利活用とは？

データ利活用とは、企業や組織が持つ膨大なデータを有効に活用することを意味します。これには、顧客情報、市場動向、内部運営データなど、さまざまな種類のデータが含まれます。

データ利活用はデータを分析し、そこから得られる洞察をビジネス戦略や意思決定に役立てることが目的です。効果的なデータ活用によって、製品の改善、顧客満足度の向上、効率的な運営、新たなビジネス機会の発見など、企業の成長と競争力の強化に繋がります。

データドリブンなアプローチは、現代のビジネス環境において不可欠な要素となっています。

データ利活用の目的

ここでは、データ利活用の目的について解説します。

• • 意思決定の精緻化
    
  • 新たな価値の創出

それでは、1つずつ解説します。

意思決定の精緻化

データ利活用の目的の1つ目は、意思決定の精緻化です。

データを利用することにより、過去の傾向や現在の状況を正確に理解し、それを基に未来を予測することが可能となります。これにより、ビジネス戦略の策定、リスクの管理、市場動向の予測など、より根拠のある意思決定が実現します。

データに基づくアプローチは、不確実性が高い現代の経営環境において、より効果的で信頼性の高い決定を支援します。このように、データ利活用は、組織の戦略的意思決定プロセスを強化する重要な手段です。

新たな価値の創出

データ利活用の目的の2つ目は、新たな価値の創出です。

データの利活用をすることで、さまざまなデータを組み合わせたり、既存のデータをもとにユーザのニーズを深く理解し、それに応じた新製品を開発したり、既存サービスをブラッシュアップすることができます。

例えば、顧客の購買行動やフィードバックを分析することで、より望まれる機能やサービスの改善点が明らかになり、それにもとづいて製品やサービスのイノベーションを行うことができます。このように、データ利活用は、顧客満足度の向上や市場での競争力強化に直結するため重要です。

データ利活用のメリット

ここでは、データ利活用のメリットについて解説します。

• • データドリブン経営ができる
    
  • 新しい付加価値が提供できる
    
  • 新規市場の開拓ができる

それでは、1つずつ解説します。

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データドリブン経営ができる

データ利活用のメリットの1つ目は、データドリブン経営ができることです。

データドリブン経営とは、直感や経験だけでなく、具体的なデータに基づいて意思決定を行う経営手法のことを指します。データの分析を通じて、市場動向、顧客理解、業務効率など、経営に関わるさまざまな側面を深く理解することができます。

データドリブン経営により、企業はより精度の高い市場予測、顧客のニーズに合わせた製品開発など、さまざまな分野での改善とイノベーションを実現できます。また、リアルタイムでのデータ分析を活用することで、変化に迅速に対応し、リスクを最小限に抑えることも可能です。

新しい付加価値が提供できる

データ利活用のメリットの2つ目は、新しい付加価値が提供できることです。

適切にデータを分析することで、顧客の行動パターンや好みを詳細に理解し、それに基づいてターゲットを絞った製品やサービスを提供できます。このようなデータ中心のアプローチにより、企業は市場のニーズに即した新製品の開発や、既存サービスの改善を行うことが可能になります。

また、顧客の期待に応えることで、顧客満足度を高め、長期的な顧客関係を築くことができます。

新規市場の開拓ができる

データ利活用のメリットの3つ目は、新規市場の開拓ができることです。

公開された統計情報や購買データ、顧客データを融合させることにより、これまで見落とされがちだったユーザの真のニーズを発見できます。この深い洞察は、LTV（顧客生涯価値）を最大化する戦略の策定や、新規事業の開拓につながります。

例えば、異なるデータソースから得られた情報を分析することで、特定の顧客セグメントの隠れた需要や新たな市場機会を見つけ出すことが可能になります。これにより、企業は顧客により適切な製品やサービスを提供し、市場における独自の価値を生み出すことができます。

データ利活用するための流れ

ここでは、データ利活用するための流れを解説します。

• • データの収集
    
  • データの整理
    
  • データの分析
    
  • データの活用

それでは、1つずつ解説します。

データの収集

データ利活用の1つ目のステップは、データの取集です。

この段階では、特定の課題解決や目標達成のために必要なデータの種類と範囲を明確に定義します。重要なのは、収集するデータがその目的に適合しているかどうか、収集できるデータなのかを判断することです。

データの収集は、顧客データ、販売履歴、市場調査結果、オンライン行動記録など、多岐にわたる情報源から行われます。適切なデータを収集することで、その後の分析がより有意義で効果的になり、組織や企業の戦略的意思決定にいかされます。このプロセスは、分析の精度や意思決定の質に直結します。

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データの整理

データ利活用の2つ目のステップは、データの整理です。

収集したデータは、そのままでは分析が困難なことが多いため、データクレンジングと呼ばれる作業を行い、データを整理します。データクレンジングは、不正確なデータの修正、欠損値の処理、重複データの削除などを含みます。

このプロセスによって、データの質が向上し、後続の分析作業がより効率的かつ正確に行われます。整理されたデータは、パターンの特定、トレンドの分析、洞察の抽出など、多様なデータ分析手法に適用される基盤となります。データの整理は、分析の信頼性と有用性を保証する重要なステップであり、データ利活用プロセスにおいて不可欠な部分です。

データの分析

データ利活用の3つ目のステップは、データの分析です。

データ分析の目的は、隠された傾向、関係性、洞察を抽出し、ビジネス上の意思決定や戦略策定に役立つ具体的な情報を提供することです。例えば、顧客データを分析して市場セグメントを特定したり、販売データから需要の変動を予測したりします。

このプロセスは、データが持つ潜在的な価値を引き出し、企業の成長や競争力の向上に直接貢献します。

データの活用

データ利活用の4つ目のステップは、データの活用です。

このステップでは、データ分析を通じて得られた傾向や洞察を実際のビジネス戦略に応用します。例えば、特定の顧客群に向けたマーケティング戦略の策定、製品開発の方向性の決定、販売促進のためのキャンペーンの設計などに応用していきます。

データ分析から得た情報を活用することで、より効果的でターゲットに合ったアプローチが可能になるとともに、商品・サービスの改善を行うことができ、結果的に業績向上に繋がります。

データ利活用のための分析手法

ここでは、データ利活用のための分析手法について解説します。

• • 記述的分析
    
  • 診断的分析
    
  • 予測的分析
    
  • 処方的分析

それでは、1つずつ解説します。

記述的分析

データ利活用のための分析手法の1つ目は、記述的分析です。

この分析は、データを通じて過去に何が起こったのかを理解するために行われます。具体的には、データの傾向、パターンなどを把握し、ビジネスや組織の現状を詳細に描き出します。

例えば、販売データの時系列分析や顧客行動のパターン分析などが含まれます。記述的分析によって、過去のビジネス活動の結果や市場の動向を客観的に理解することができ、これらの情報は、将来の戦略策定や意思決定のための基礎となります。

診断的分析

データ利活用のための分析手法の2つ目は、診断的分析です。

診断的分析は、データの背後にある原因や理由を探究することを目的としています。この分析では、なぜ特定の現象が起きたのか、どのような要因が影響を与えているのかを詳細に分析し、深い理解を得ることを目指します。

例えば、売り上げの減少が観測された場合、市場の変化、競合の活動、顧客の行動パターンの変化など、様々な角度から原因を調査します。診断的分析によって得られた洞察は、問題の解決策の策定や、将来の戦略の方向性を決定するための重要な情報を提供します。

このプロセスは、単に何が起きたかを理解するだけでなく、なぜ起きたのかを深く掘り下げることで、より戦略的なデータ利活用を可能にします。

予測的分析

データ利活用のための分析手法の3つ目は、予測的分析です。

予測的分析は、現在および過去のデータを基に将来の出来事や傾向を予測することを目的としています。この分析には、統計的手法、機械学習、データマイニングなどが利用され、未来の顧客行動、市場動向、ビジネスリスクなどを予測します。

例えば、過去の販売データから次期の売上予測を行ったり、顧客の行動データを分析して将来の購買傾向を予測したりします。予測的分析によって得られる洞察は、企業が戦略的な意思決定を行い、市場の変化に迅速に対応するための重要な基盤を提供します。

処方的分析

データ利活用のための分析手法の4つ目は、処分的分析です。

処分的分析は、データを基に最適な行動や決定を導き出すことを目的としています。この分析では、様々なデータや予測結果を組み合わせて、具体的な問題解決策やビジネス戦略を提案します。

例えば、予測的分析によって得られた未来の市場動向を基に、製品開発の方向性やマーケティング戦略を策定することがあります。処分的分析は、単にデータから何が起こるかを予測するだけでなく、その結果をどのように活用すべきかを示し、実行可能な行動計画を提供します。このアプローチは、データドリブン経営の実践において中心的な役割を担います。

データ利活用における課題

ここでは、データ利活用における課題について解説します。

• • データ人材の不足
    
  • 費用対効果が不明瞭

それでは、1つずつ解説します。

データ人材の不足

データ利活用における課題の1つ目は、データ人材の不足です。

経済産業省の『データ利活用のポイント集』によると、データを加工・分析し、新たな知見を導き出すことができる人材は、将来的に数十万人単位で不足すると予測されています。

データ分析、データサイエンス、ビッグデータの扱いに精通した人材は、データを活用してビジネス価値を創出するために不可欠です。彼ら・彼女らは、データの収集、整理、分析、そしてそれに基づく戦略立案に重要な役割を果たします。

しかし、これらのスキルを持つ人材はまだ十分に育っておらず、多くの企業や組織で人材不足が課題となっています。この人材不足は、データドリブン経営を目指す組織にとって、大きな障害となり得るため、解消に向けた取り組みが急務となっています。

• 出典：データ利活用のポイント集 | 経済産業省 https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/pdf/datapoint.pdf

費用対効果が不明瞭

データ利活用における課題の2つ目は、費用対効果が不明瞭なことです。

企業が自社でデータ分析を行う場合、システムの導入や維持、運用に多大なコストがかかります。また、外部の専門機関にデータ分析を依頼すると、都度費用が発生します。重要なのは、これらの投資が実際に売上向上やビジネス改善に結びつくかどうかです。

もし、分析結果が具体的な成果につながらなければ、投じた費用に見合う効果は得られません。このため、データを効果的に活用し、明確な費用対効果を実現することが、データ利活用における重要な課題となっています。

データ利活用を進めるときのポイント

ここでは、データ利活用を進めるときのポイントについて解説します。

• • データ利活用する文化を組織内に浸透させる
    
  • 必要なデータを必要なタイミングで活用できる環境を整備
    
  • データ活用人材の確保・育成

それでは、1つずつ解説します。

関連記事：データ活用をビジネスに取り入れよう！メリットや活用事例・ポイントなどを解説

データ利活用する文化を組織内に浸透させる

データ利活用を進めるときのポイントの1つ目は、データ利活用する文化を組織内に浸透させることです。

これは、単にデータやツールを提供するだけでなく、組織全体でデータを基にした意思決定を行う意識を醸成することを意味します。社員一人一人がデータの価値を理解し、日々の業務や意思決定にデータを積極的に活用することが重要です。この文化の確立には、適切なトレーニングや教育、データへのアクセスの容易さ、そしてデータドリブンな意思決定を奨励する組織の方針が必要です。

データを活用する文化を根付かせることで、組織全体のデータ活用能力が向上し、ビジネスの成果にも大きく寄与することになります。データ利活用の成功は、技術的な側面だけでなく、組織文化としての取り組みが鍵となります。

必要なデータを必要なタイミングで活用できる環境を整備

データ利活用を進めるときのポイントの2つ目は、必要なデータを必要なタイミングで活用できる環境を整備することです。

これは、データアクセスの容易さを保証し、迅速かつ効率的なデータ活用を可能にするためです。このためには、データの集約、整理、保管のシステムを適切に構築する必要があります。

例えば、データウェアハウスの設置やクラウドベースのデータ管理システムの利用が考えられます。また、データのアクセス権を適切に管理し、必要なスタッフがいつでもデータにアクセスできるようにすることも大切です。

データが容易にアクセス可能であれば、組織内でのデータ駆動型の意思決定が促進され、迅速なビジネス対応や機会の捉え方が向上します。データアクセスの最適化は、データ利活用の効率と効果を高めるために不可欠です。

データ活用人材の確保・育成

データ利活用を進めるときのポイントの3つ目は、データ活用人材の確保・育成です。

データドリブンな経営を成功させるためには、データの収集、分析、解釈を行える専門的なスキルを持った人材が不可欠です。データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアなど、データに関わる多様な役割の人材を確保し、適切なトレーニングや継続的な教育を提供することが重要です。

また、組織内でのデータ活用文化を醸成し、全社員がデータの重要性を理解し活用できるようにすることも大切です。人材の確保だけでなく、既存の社員の能力を向上させる取り組みが求められます。

まとめ

本記事では、データ利活用の概要・目的・メリット・ポイントを中心に解説してきました。

データ利活用は、ビジネス戦略の策定や意思決定において、データを効果的に活用することです。データ利活用のメリットとしては、市場動向の予測精度向上や顧客満足度の高い製品・サービスの開発が挙げられます。

しかし、データ人材の不足や費用対効果の不透明さなどの課題も存在します。データ利活用を成功させるためには、データ活用の文化を組織内に浸透させ、適切な人材の確保・育成が鍵となります。今日からでも、データ利活用において自社に課題があれば改善していくべきでしょう。

なお、インキュデータは事業拡大に向けたデータ利活用のサポートを行なっております。何か当該分野でお困りごとがあれば、是非一度お問い合わせください。