ビジネスにおけるデータ活用の方法とポイントを簡単解説

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    「データ活用とは? データ分析と何が違うの?」
    「データ分析の具体的な方法やポイントは?」
    この記事は上記のような疑問を抱えておられる方に向けて、データ活用の概念やデータ分析との違い、メリットなどを踏まえつつ、具体的なデータ活用方法やポイントなどをご紹介していきます。
    効果的なデータ活用に取り組みたいという方は、是非最後までご確認ください。


    データ活用とは

    まずはデータ活用についての基本的な内容について確認していきましょう。

    データ活用とは

    データ活用とは事業活動全体の効率化や生産性向上などに、事業活動で得られた様々なデータを活用する取り組みのことを指します。
    日々の業務にデータ活用を組込み、如何に活用していくかは、これからの情報化社会において、欠かせない取り組みと言えるでしょう。
    今やIT業界だけでなく、飲食業界や製造業界など業界を問わず、様々な企業がデータ活用の必要性に気づき取り組みを始めています。

    データ分析とデータ活用の違いとは

    データ分析はデータ活用とは異なる概念ですが、深い関係性を持ちます。
    データ分析とは、特定の目的に沿って集めた情報を、分類したり、整理したりすることで、そこから様々な示唆を得ることと言えるでしょう。
    そこで得た示唆を事業計画の立案や実施、改善に活かしていくことになります。
    このデータ収集から分析、事業に活かしていく一連の流れがデータ活用と言え、そういった意味でデータ分析はデータ活用の一部なのです。

    ビジネスにおいて活用できるデータの種類

    ビジネスにおいて活用できるデータは多岐に渡りますが、基本的に以下の2つの種類に大別されます。

    ・データの種類①:オープンデータ
    一つ目の種類はオープンデータです。
    オープンデータとは国や地方自治体などの行政が保有するデータで、企業だけでなく全国民がインターネットなどを通じてアクセスすることができるデータのことを指します。
    基本的に無償でアクセスできる上、二次利用も可能であることから、企業でも幅広く活用されています。
    代表例としては、総務省デジタル庁が運営する「データカタログ」や、同じく総務省の各種統計などが挙げられますね。

    ・データの種類②:企業活動によって得たデータ
    二つ目の種類は企業の活動によって得たデータです。
    企業独自の活動によって得られた様々なデータのことを指し、利用目的を明確にした上で収集した顧客情報などの個人情報なども含めます。
    また営業領域における営業売上や粗利益率などのデータは勿論、広告費用対効果やPV数、CV率などのマーケティング領域のデータなども該当してきます。
    他にも東京商工リサーチや帝国データバンクなどのリサーチ企業が提供する有償のデータも、こちらの種類に属する形になりますね。


    データ活用のメリット

    続いてデータ活用のメリットについてご紹介しましょう。

    メリット①:戦略策定や意思決定の精度向上

    データ活用をしない場合、経営者や管理職などの一部の人間が持つ経験や勘といった、あくまで主観に基づいた戦略の策定や意思決定を行う形になります。
    この場合、その戦略や意思決定に基づくアクションの効果検証なども難しいと言えます。
    その点、データ活用に取り組んでいれば戦略策定や意思決定も根拠に基づいて行うことができ、その精度も高めることができるでしょう。

    メリット②:無駄なコストの削減

    二つ目のメリットとして挙げられるのは「無駄なコストの削減」でしょう。
    データ活用に取り組むことで、事業活動において掛かってくる様々な経費や時間的な工数など、生産性に関わるデータを集め、分析することもできます。
    その結果無駄にかかっていた工数やコストなどを割り出すこともでき、それらを削除したり、別の方法に入れ替えたりすることで、コスト削減に繋げることが可能です。

    メリット③:新たなアイデアを得られる

    また新たなアイデアが得られる可能性も高まります。
    営業領域やマーケティング領域におけるデータは、単体で意味のあるものは多くありませんが、それらを結び付けたり重ね合わせたりすることで、様々な示唆を得ることが可能です。
    その示唆には、新たな事業展開や製品・サービス開発などに繋がるアイデアが含まれていることもあると言えるでしょう。

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    ビジネスにおけるデータ活用の方法

    データ活用の概要やメリットなどを確認したところで、ここからは実際のデータ活用の方法について、いくつかのステップに分けて見ていきましょう。

    ステップ①:目標の設定

    まずは何のためデータを活用するのか、という目的を設定することが重要です。
    「新しい製品・サービスの企画」や「業務効率化」など、明確に設定するようにしましょう。

    ステップ②:データ収集

    目的が定まれば次にデータ収集を行います。
    ここで集めるデータは目的に対応したものである必要があります。
    例えば「新しい製品・サービスの企画」という目的であれば

    ・現在の製品・サービスに関する過去のクレーム情報
    ・現在の市場ニーズ
    ・競合他社の製品・サービスの仕様

    といった情報を集めていくことになるでしょう。

    ステップ③:データ加工・分析

    データが収集できれば、続いてグラフなどを用いて見やすくしたり、特定の規則に応じて分類したり、分析しやすいように加工をしていきましょう。
    加工ができた後は因子分析や主成分分析、回帰分析といった、様々な手法を用いて分析していくことになります。

    ステップ④:分析結果から示唆を得る

    分析した後はその結果から目的とアクションプランに繋がるような示唆を抽出していきましょう。
    示唆を抽出する際は、まずは数を出し、そこから影響度の高いものや重要度の高いものをピックアップしていくことがポイントです。

    ステップ⑤:アクションプランに落とし込む

    得られた示唆は実際のアクションプランに落とし込んで、初めて意味を成します。
    データ活用においてはこのアクションプランに落とし込むというステップが何より重要です。
    具体的なアクションプランに落とし込めないデータ分析は時間とコストの浪費ですので、注意してください。

    ステップ⑥:実施と効果検証

    最後にアクションプランを実施し、その効果を検証していきます。
    目的に対する達成度や達成見込みを踏まえ、アクションプランの修正なども検討していくことになるでしょう。


    データ活用のポイント

    最後にデータ活用のポイントについて、お話していきます。

    ポイント①:オープンデータも有効に活用する

    一つ目のポイントは「オープンデータも有効に活用する」というものです。
    企業におけるデータ活用と言えば、どうしても企業活動で得られたデータに注視しがちですが、オープンデータにも有益なものはたくさんあります。
    なかには一企業だけでは実施できない規模の調査に基づくデータなどもあるため、活用できるものは積極的に活用しましょう。

    ポイント②:データ分析のスペシャリストを確保する

    またデータ分析のスペシャリストを確保することも重要なポイントとなります。
    様々なデータを集めても、それらを目的に適した手法で分析できなければ、有効な示唆を得ることは難しいでしょう。
    そのためデータサイエンティストなどと呼ばれる、データ分析のスペシャリストを確保し、データ活用におけるデータ分析の精度を高めていく必要があるのです。

    ポイント③:必ずアクションに繋げる

    この点は先程も述べましたが、とても重要な点ですので再度ポイントとして取り上げます。
    データ活用と言いつつも、データ分析を実施して「こんな状況でした。」と報告するだけで終わっているケースは残念ながら少なくありません。
    しかしデータ活用では分析結果をアクションに繋げることが、取り組みにおける主眼です。
    この点は十分に理解した上で、取り組むようにしなければなりません。


    まとめ

    今回はデータ活用をテーマに、メリットや具体的な方法などをご紹介してきましたが、いかがでしたか。
    当社は営業やマーケティング、事務などの領域におけるデータ活用を支援すべく、様々なツールやソリューションを提供しております。
    データ活用の取り組みにご興味がある方は、是非一度お気軽にご相談ください。

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