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差がつく『データ経営』とは?中小企業経営者にも求められるIT時代の意思決定

インターネットやスマートフォンがそれほど普及しておらずデータを活用することが難しかったころは、勘や経験を意思決定の根拠にすることが主流でした。
もちろん、現在でも有効な場合もありますが、市場や技術が急速に変化する時代においては、経験や勘のみで意思決定を行うことは困難になりつつあります。
そこで登場したのがデータ経営です。
データを意思決定の根拠にしたり、データから得た示唆を経営に活かすデータ経営には、どのようなメリットや注意点があるのでしょうか?
今回は、そんなデータ経営について、導入までのステップやメリット・注意点などを解説していきます。

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導入 データ経営ってどんな意味?根拠をデータに求める企業経営で差がつく

そもそもデータ経営とは何なのでしょうか? データ経営はデータドリブン(Data Driven)経営とも呼ばれ、取得できるデータを分析した結果を活用して企業経営を行うことを意味します。

主に分析対象となるデータは、
①顧客データ
②売上・利益率などの業績に関するデータ
③生産性・在庫データなどの社内状況に関するデータ
があります。

では、なぜこのようなデータを活用した企業経営が広く行われるようになったのでしょうか?

主な理由は2つあります。

1つ目は、様々な種類のデータを大量に収集できるようになったからです。

LookerなどBIツールの普及を始め、IT・デジタル化により扱う・扱えるデータが種類・量のともに増加しました。

その結果、企業の精度の高い情報収集・分析が可能になりました。

2つ目は、顧客の価値観・消費行動の多様化です。

昔に比べ、顧客の価値観や消費行動が多様化しました。

その結果、経験や勘だけでは顧客のニーズに応えることは困難になり、データによる分析が必要になりました。

今後、これらの傾向はさらに大きくなると予想されており、データ経営を行う企業とそうではない企業とでは、大きな差が生じると考えられます。

課題 データ経営のメリット・注意点とは!データ経営は大変なの?

ではデータ経営のメリットや注意点はどのようなものがあるのでしょうか?

まずメリットですが、主に以下の3つがあります。

1.確度の高い意思決定 データ経営を行っていない企業において意思決定は、長年の経験や勘に基づくことが多いです。

もちろん、そうした経験や勘は重要ですが、それらだけで確度の高い意思決定を行うのは難しくなってきています。

また、判断の補助としてデータを活用することで、よりロジカルで根拠の強い意思決定となり、社員や株主への説得力も増します。

2.顧客の理解向上 価値観の多様化や消費行動の複雑化に伴い、ターゲットの顧客が持つニーズを適切に応えることは容易ではありません。

データの力で顧客への理解を深め、ニーズを商品・サービスへフィードバックさせることで継続的に顧客満足度を高くすることが可能となります。

3.コスト削減や生産性向上 データにより社内状況を把握することで、ボトルネックとなっている業務や効率の良くない業務などの改善点が明確になります。

また、DX化をすることで、場所・時間に縛られずに業務を行うことができ、生産性の向上や社員の負担軽減に繋がります。

では、データ経営の注意点とはどのようなものがあるのでしょうか?

主な注意点は以下の2つです。

1.スキルを持った人材が必要 データ経営で大切なことは、データを分析した結果から実行計画を策定・実行することです。

ただデータを収集したり分析しているだけでは意味がありません。

そのため、
①ビジネスに関する知識・理解
②データ処理・分析
③マーケティング
④ロジカルシンキング
といったスキルを有する人材が必要になってきます。

2.組織全体でデータ経営への理解が必要 データ経営では部署を横断してデータを活用することが多く、組織全体でデータを根拠とすることに理解を得られていないと、意思決定や施策実行の弊害になるケースがあります。

そこで、データに基づいて意思決定することの効果や根拠を組織全員で理解している必要があります。

解決 データ経営を導入するまでのステップとは?大切なのはデータの扱い!

では、データ経営を行うまでのステップにはどのようなものがあるのでしょうか。

ステップは全部で3つあります。

ステップ1.
データ取集 データ経営を行う上でデータは不可欠なものですが、ただデータがあれば良いという訳ではありません。 目的に合ったデータがあるかどうか、つまりデータの質が大切です。

そのためには、行なっているビジネスの意思決定に必要となるデータの種類を決定し、それを大量に収集することが必要です。

ステップ2.
データの管理・可視化・分析 様々なデータを大量に収集して単に蓄積しているだけでは、分析を行うことは難しいです。

データ経営において素早い意思決定には素早いデータ分析が必須であり、そのためにはデータを分析に適した状態で管理したり可視化出来る状態にしたりする必要があります。

そこで、Google社の提供するBigQueryといったデータベースを使ったデータウェアハウスの構築、データの可視化・分析ツールとしてLookerなどのBIツールを活用するのが良いでしょう。

ステップ3.
実行計画の策定・実行 データ収取・管理・可視化・分析が完了したら、そこから得た示唆や仮説から施策や事業計画を策定し実行します。

結論 新たな競争力としてのデータ経営を活用し競合に差をつける

データ経営は収集データを分析し、その結果を活用して企業経営を行うことですが、今後ますます重要性・有用性は増加していくと考えられます。

また、データ経営を行う企業とそうではない企業とでは戦略・戦術において大きな差が生まれます。

企業の競争力の1つとして変化に対応できることが挙げられますが、この面についてもデータ経営を行う企業の方が市場変化・顧客ニーズの変化に素早く対応できるため有利になるでしょう。

ただしデータ経営を行うためには、スキルを持った人材やデータを収集・管理・可視化・分析するためのシステムやツールなどが必要となります。

もしも、データ経営を行いたいのに人材やシステムの構築に悩んでいる方がいましたらズカイズムまで気軽にご相談ください!

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