データドリブンとは

「データドリブン」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。データドリブン(data driven)とは、経営やマーケティングなどにおいて、そのビジネス判断をデータを根拠にするという方法のことです。ビジネスを行えば、あらゆる行為に対してかならずデータというものが付随して生じます。例えば商品を扱えばその商品データや売上データ、あるいは営業を行えば顧客データ、会社という組織を運用すれば従業員データなど、色々な形態でデータとして存在します。これらのデータはビジネス行為に付随して生じるものですので、そのデータにはビジネスの歴史、あるいは将来への示唆といったさまざまな情報を提供してくれます。

コンピューターは人よりも素早く計算を行うことができます。そのため大量のデータが蓄積されている場合、コンピューターを利用してデータ分析を行うことで、素早く意思決定を行うことができます。しかしながら、ビジネスの歴史に比べて ICT の歴史は浅く、コンピューターが利用可能なデジタル化されたデータというのは、ビジネス全体のデータに対してごくわずかです。近年では、企業におけるあらゆるビジネス活動をデジタル化させるデジタルトランスフォーメーション(digital transformation)といった言葉が流行りつつありますが、この流れはデータドリブンを後押ししてくれることでしょう。

データ設計の重要性

しかしデジタルトランスフォーメーショによりあらゆるデータがデジタル化されたとしても、残念ながらそれだけでデータドリブンを達成することは難しいです。というのも、データドリブンは、(1)データを蓄積し、(2)蓄積したデータを分析し、(3)分析結果をもとにビジネス判断を行い、(4)判断をもとに実施した活動に対してフィードバックを行う、といった流れで行われますが、デジタル化というのは最初のステップにすぎないからです。 IoT のようにあらゆるものからデジタルデータが収集・蓄積できる技術があっても、「そのデータをどうするの?」というのでは宝の持ち腐れです。

次のデータ分析に繋げるためのデータを蓄積する上で大事なことは、ビジネスとマッチしたデータの設計です。どのようなビジネス活動を行いたいかにより、分析に必要なデータというのは変わります。もちろんとりあえずデータを貯めておき、後からデータを集計する、といった方法もありますが、分析のために必要なデータを集めるコストというのは無視できません。データ分析は、分析のための前処理の時間が 8 割をしめるとも言われています。単純に言えば、本来ビジネス上重要である分析の 4 倍のコストが、価値をほとんど生まない前処理にかかっていることになります。このようなコストを払わないためにも、どのようなデータが必要か、どのように蓄積すればよいかというデータの設計は非常に重要です。 DMP やマーケティング・オートメーションのようなツールは世の中にたくさんありますが、それを導入するだけでビジネス課題が解決できるというのは、幻想にすぎないということを認識しなければなりません。

データを蓄積できるようになったのも最近であり、データドリブンが実現できている企業も一部の企業だけというのが現実でしょう。しかし逆にデータドリブンで成功を収めている企業があることも事実です。コネクトデータ()は、データドリブンを行う企業を支援しています。データドリブンなビジネスを運用したい企業様は、ぜひお問い合わせください。