データドリブン経営とは? DX時代に知っておくべき実行プロセスや事例

 2021.06.01  クラウドERP実践ポータル

現代のビジネスでは、「データドリブン経営」が注目されています。
データドリブンと言っても何のことかわからない方も多いのではないでしょうか。
そこでこの記事では、データドリブン経営とは何か、どのように実行すべきか、などについて解説します。DX時代においては特にデータドリブン経営が重要になっていて、ツールを有効活用することで効率的に進める必要があります。

データドリブン経営とは? DX時代に知っておくべき実行プロセスや事例

データドリブン経営とは

データドリブン経営のデータドリブン(Data Driven)は、計算機科学における計算モデルであり、経営やマーケティングで使われているプロセスを指します。「個人の主観的な判断」ではなく、様々なデータを多用して分析し、処理された結果からさらに分析し、そのデータから経営戦略の意思決定を行うプロセスです。
対峙する経営プロセスに、従来タイプのKKD経営がありますが、これはデータドリブン経営にあてはめることができます。KKDとは経験、感、度胸のことです。データドリブン経営とKKDは対照的な概念ですが、相反するものではありません。

なぜなら、経営において100%データドリブンのみで判断する、KKDは一切含めない、ということは不可能だからです。また顧客が人間である以上、KKDを完全に否定するのは間違いと言えるでしょう。

しかし、可能な限りデータドリブンを重要視し、KKDは最小限に抑えるという動きが強まっています。データドリブン経営は、膨大なデータが蓄積されていくDX化時代の企業の組織強化に効率的です。

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データドリブン経営が重要視される要因

企業のDX化で充実したIT環境となり、膨大にデータが蓄積されるようになりましたが、それを積極的に活用している日本の企業は決して多くはありません。そこでDXの達成で重要視されるのがデータドリブン経営です。

データドリブン経営は客観的なデータに基づいて判断を行うため、多様化した顧客のニーズに応えやすいというメリットがあります。なぜならデータドリブン経営は客観的、KKDは主観的という違いがあるからです。

データドリブン経営はデータに基づいて判断を行うため、ほとんど主観の入り込む余地がありません。一方で、KKDは主観に基づく判断です。KKDで自分ではなく顧客側の目線に立って考えたとしても、主観を拭い去ることはできません。

データドリブン経営では自分がまったく予期せぬ結論が導き出される可能性がありますが、KKDでは自分の予想の範疇でしか結論は導き出せません。またビジネスにおいては必ずしも経営者本人が良いと思うものが利益に結びつくとは限らないでしょう。

逆に言えば、経営者本人が良いと思わないものでも、市場では大きな需要があるといったことも多々あります。KKDでは自分が良いものしか出てきませんが、データドリブン経営なら自分の主観に捉われないので経営者の志向とは無関係の判断ができます。

今の時代価値観が多様化していて、主観だけではこの多様化を理解することが不可能になっています。KKDだけで判断していると大きな市場を逃す可能性が高いということです。そのため、主観を排してデータドリブン経営を中心に置くことが重要になります。

データドリブン経営の実行プロセス

非構造化データを活用し経営的な意思決定を実施するまでの、データドリブン経営プロセスのポイントを紹介します。

データの収集

最初のステップとして、データ収集を行います。具体的には、IoT、RPA、AIなどの活用で蓄積された散らばったビックデータを、各部門のシステムやIoT、インターネットなど外部サービスから収集します。

この段階ではデータの取捨選択はあまり行わず、事業に関係ありそうなデータを幅広く収集します。まったく関係ない情報まで拾っているとキリがないのである程度の取捨選択は行いますが、この段階で絞りすぎると選択肢が狭まります。

データの可視化

集めたデータを可視化する作業を行います。次のステップのデータ分析のために可視化するので、集計数値やグラフなどにできるとより良いです。エクセルなど使用し、半主導で可視化している企業もありますが、ツールを導入して自動で可視化している企業も増えています。

ツールを活用した場合データを集めれば自動的に可視化されるので利便性が高く、また人為的なミスを防げます。

データの分析

DX化の推進以前から企業経営ではデータ分析は重要でしたが、DX化が推進されてよりデータ分析の重要性が高まりました。理由は価値観が多様化しているために企業の選択肢が増えたことと、データ分析の技術が上がっていることです。

データ分析の技術が上がっているということは、その分競合企業がデータ分析に力を入れ、合理的な選択を取るということになります。競合企業がデータ分析に力を入れる中で自社では行わないということは、市場で不利な立場になるということです。

企業が勝ち続けるためには、ツールによる効率的なデータ分析が必要不可欠な時代になっています。流れとしては、データサイエンティスト(専門家)がデータの分析し、バラバラに存在するデータの関連性を分析、傾向を導き出します。

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、その結果をもとにビジネス視点での改善策を立案する専門家です。

意思決定の実行

意思決定の実行プロセスでは、分析結果から導き出した加工データから経営の施策・方向性を決定します。意思決定のプロセスは完全に自動化することはできません。最終的には人間が意思決定することになりますが、前提となるデータは機械的に収集、分析するのがデータドリブン経営の考え方です。

企業経営でデータドリブンを実現する支援ツール

データの収集・分析、結果のデータ加工を行うデータの可視化の作業は時間がかかってしまうため、支援ツールの導入が必要です。具体的には下記ツールがあります。
  • DMP
  • MA
  • SFA
  • CRM

以下見出しでそれぞれ解説していきます。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMP(データマネジメントプラットフォーム)とは、インターネット上にある様々なデータを一元管理、分析、最適化するプラットフォームです。インターネット上にあるデータを収集するだけのツールというわけではなく、自社データと外部データを統合できるという点に特徴があります。

MA(マーケティングオートメーション)

MA(マーケティングオートメーション)とは、顧客情報を収集し、そこからマーケティングをサポートするツールです。最適な営業タイミング、方法の提案なども行います。MAを活用すれば、自社サイトにサクセスしたユーザー情報をリスト化し、顧客の育成を行う機能があります。

顧客の育成は、適切なタイミングで適切な情報を自動で配信することで行います。顧客の情報を数値化し、最適な営業活動につなげることが可能です。随時情報をフィードバックし、次の営業活動に活用します。

SFA(セールスフォースオートメーション)

SFA(セールスフォースオートメーション)とは、営業担当者の作業を自動化、効率化するためのツールです。MAは営業活動そのものを行うツールでしたが、SFAはデータの管理からメンバー間の共有、顧客対応などをサポートする機能を持ちます。

細かく売上情報を把握する機能があり、具体的には会社全体、部署別、顧客別、商材別といったセグメントです。売上とコストを対比しながら分析できるので、利益拡大に貢献します。

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)とは、顧客情報を管理しつつ、顧客との関係性を深めていくツールです。最終的には売上に貢献します。CRMはデータの収集から加工までを行うツールですが、有効活用することでマーケティングに役立ちます。

顧客ごとのニーズを分析するのにも役立つので、顧客ごとにどのようにアプローチするのが最適か判断することが可能です。

データドリブン経営を成功させるための構成

ツール以外で、データドリブン経営を推し進めるためのポイントを紹介します。

企業組織全体での理解

企業組織での理解とは、日本企業は「組織サイロ」であることが多いが、「組織横断」な取り組みにするということです。データドリブン経営を成功させるためには、各データ部門間で情報を共有し、足並みをそろえる必要があります。

せっかく経営に重要なデータが集まって方針が明確になっていても、部門間の共有に時間がかかっているとビジネスチャンスを逃す可能性が高くなります。また情報共有に時間と労力がかかると本業に割く分のエネルギーが無駄になるので、企業組織全体でドリブン経営を理解し、情報共有を効率化する必要があります。

データの分析・活用スキルを持った人材の確保

経営やマネジメントでのデータドリブンでは、収集データから最適な対策・実行させることが重要です。そのため、ツールを導入するだけでなくスキルを持った人材を確保する必要があります。具体的なスキルとしては以下のようなものが挙げられます。
  • 広い範囲で経営活動視点
  • ビジネス視点でのデータ分析から活用データへの改善策を立案
  • 専門知識として統計学を有する
  • マーケティングスキル・論理的思考力

これらのスキルを持った人材を確保することで、ツールによって収集したデータを有効活用できます。

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ヤフー|クラウドサービス活用で「モダンなコーポレート」を推進

ヤフーの「モダンなコーポレート」の実現とは、各事業やサービスそれぞれ個別の部門で最適化されたシステムが構築されていたため連携が難しかったのですが、財務と非構造化データの統一でデータドリブン経営を可能にしました。

M&A・市場ニーズにおいての対応、新しいシステムを導入し、コーポレート機能の標準化・集約化においてオラクルのクラウドサービスを導入し活用をしています。もともとヤフーでは部門ごとに個別に最適化されたツールを活用していましたが、連携が難しいという欠点がありました。

そこで「Oracle EPM Cloud」を導入し、情報の共有をスムーズにしました。「Oracle EPM Cloud」はデータを入力すれば自動的に最適化された形で情報がクラウド共有されるので、部門間での連携が容易になるのです。

まとめ

データドリブン経営とは、主観を排除して様々なデータを多用して分析し、処理された結果からさらに分析し、そのデータから経営戦略の意思決定を行うプロセスです。DX化の影響でよりデータドリブン経営の重要性が増しており、データドリブン経営を実現するためにはツールの活用が欠かせません。

多くの企業がオラクルのソリューションを活用してDX化でのデータドリブン経営に取り組んでおり、大きな成果を上げているため、弊社で提供している「Oracle EPM Cloud」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。


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