データドリブン（data driven）とは、客観的な根拠のあるデータとアルゴリズムによって処理された分析結果をもとに経営戦略や方針を決める経営手法のことです。

ところが、データドリブン経営をするために始めたデータ分析自体が目的になり、計画が頓挫するケースはよく見られます。

この記事では、上手にデータドリブン経営を進めるためのポイントと注意点を解説します。

データドリブン経営とは？｜データをもとに戦略・方針を決めること

データドリブン（data driven）とは、「データをもとにした」という意味です。

経験や勘に頼るのではなく、客観的な根拠のあるデータとアルゴリズムによって処理された分析結果をもとに経営戦略や方針を決める経営手法をデータドリブン経営と呼びます。

集積されるデータやアルゴリズムによる分析結果は膨大な量になるため、それらと向き合うガッツも不可欠です。

IT技術の進化により膨大なデータを収集・分析できるようになったことや、生成AIなどの発達により、注目が集まっている経営手法です。

データドリブン経営によって、データを活用した新しいビジネスアイデアの創出や事業戦略の立案への期待が高まっています。

データドリブン経営のメリット

データドリブン経営を行うメリットは下記3点です。

• 迅速かつ正確な意思決定が可能
• 顧客ニーズ把握の精度が向上
• 自社の潜在的な強みや課題の発見

それぞれメリットについて詳しく解説します。

迅速かつ正確な意思決定が可能

データドリブン経営では、リアルタイムのデータ分析により迅速な意思決定が可能です。

これまでは経営層の勘や経験をもとに判断していた意思決定も、データを根拠にした客観的な判断ができるようになるため、正確性も向上します。

ビジネス環境の変化が早く、消費者や企業のニーズも多様化しているため、データ活用の必要性が高まっています。

人間よりもAIの方が迅速・正確・安定的に分析できるため、AIをデータ分析に活用することで他社との競争を優位に進められるでしょう。

顧客ニーズ把握の精度が向上

蓄積されたデータに対する分析により、顧客への理解が深まります。

分析結果を自社の製品やサービスに反映し、より顧客のニーズにマッチした製品・サービスを開発、提供できるようになります。

顧客への広告アプローチも適切なターゲットに適切なタイミングで行えるようになり、過度な広告も防げるでしょう。

ニーズを理解した適切なアプローチによって、顧客とより良好な関係を構築できます。

自社の潜在的な強みや課題の発見

蓄積したデータにより人間では気づかない盲点に気づける点もメリットです。

多様かつ大量のデータの分析により、主観や属人性を排除した正確な現状把握が可能になります。

データ分析から強みを発見し、強みを活かしてブラッシュアップした活動や新規ビジネスにつながる可能性を生み出します。

また潜在的な課題・リスクも可視化でき、重大な問題になる前に対策を講じることが可能です。

データドリブン経営を成功させるポイント

データドリブン経営を成功させるポイントは次の4つです。

• データ活用のための環境整備
• データ分析ツールの導入
• 社内文化の醸成
• データ分析にAIを活用する

それぞれのポイントについて解説します。

データ活用のための環境整備

データドリブン経営の実現には、戦略や方針決定の根拠になるデータを収集・分析・管理するためのデータ活用基盤が必要です。

データ活用基盤ツールの例は、以下のようなものです。

ツール	概要
DWH	企業データを保管するデータベース。異なるソースからのデータを一か所に集め、分析やレポート作成を支援する。
MA	マーケティングプロセスの自動化。顧客とのコミュニケーションを自動化し、効率的なマーケティング活動を実現する。
DMP	広告ターゲティングのデータ管理。ユーザーの行動データを集約し、ターゲット広告の精度を高める。
CRM	顧客情報の管理と関係強化。顧客データを一元管理し、営業や顧客サポートを最適化する。

データドリブンを支援するツールについては以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：データドリブンとは？実行する際の具体的なステップから必要なツールまで解説

データ分析ツールの導入

データ活用基盤とあわせて必要になるのが収集したデータを意思決定に活用するための分析ツールです。

分析ツールの使用により人間の手でまとめるよりもはるかに早いデータの集計や分析ができ、スピーディな意思決定の支えとなります。

データ活用で重要なのは、データを分析した結果を経営者が理解できる形に可視化することです。

分析ツールの1つであるBI（Business Intelligence）ツールを使えば、さまざまなデータを集計した結果を、表やグラフでわかりやすく表現することができます。

社内文化の醸成

データドリブン経営の実現には、会社全体でのビッグデータ活用に対する前向きな価値観を醸成することも重要です。

データドリブン経営は影響範囲も全社に及ぶため、意思決定の中心である経営層が主体となってトップダウンで推進することが求められます。

意思決定にかかわるキーパーソンの協力を得ながら、ビッグデータを活用する社内文化が醸成できると実現が近づくでしょう。

社内文化が醸成されていない状態での導入は、部署ごとの温度感の違いなどを生み、ビッグデータ活用のメリットを活かしきれないことになります。

データ分析にAIを活用する

ビッグデータを人間の力だけで分析するには限界がありますが、AIを活用することで多様かつ大量のデータを短時間で分析できます。

AIの分析により主観や属人性を排除した正確な現状把握が可能になるため、人間にはできない発見ができるでしょう。

データ分析にAIを活用するには、AIを搭載した分析ツールの導入が必要です。

データドリブン経営の注意点

データドリブン経営の注意点は下記の3点です。

• 専門スキルを持った人材の確保が必要
• 最初から完璧を求めない
• データはあくまで手段と考える

それぞれの注意点について解説します。

専門スキルを持った人材の確保が必要

データドリブン経営には前提になるデータを分析するデータサイエンティストや、データをマーケティングに活用するデジタルマーケティングのスキルを持った人材の確保が必要になります。

人材を確保する方法は自社での育成と外部からの採用の2つです。

自社で育成できると良いですが、育成には時間とコストがかかります。

外部の人材も活用し、短期的な成果と長期視点による育成の両面を考えると良いでしょう。

最初から完璧を求めない

データドリブン経営は客観的な指標を根拠に意思決定できる反面、膨大なデータをどう扱えば良いのか迷いがちです。

どのデータを活用するのが正解なのかではなく、解決したい課題に対してデータから仮説を立て、施策の決定・実行・評価・改善行動というPDCAサイクルを繰り返すことが重要です。

最初から完璧を求めず、小さな成果を積み重ねることを意識しましょう。

データはあくまで手段と考える

データドリブン経営の目的は、データの活用による経営改善や利益の最大化です。

データの収集や分析はそのための手段ですが、データ収集・分析自体が目的になってしまうと、重要度の低いデータの分析に時間をかけすぎて費用対効果が悪くなってしまうことがあります。

データの細部にこだわるよりも、「利益を最大化させるための具体的なアクションにつなげる」ことを優先しましょう。

自社の課題から業務をコア業務とノンコア業務に振り分け、データ分析をコア業務のみに絞ると成果につなげやすくなります。

まとめ

データドリブン経営を行うことで勘や経験に頼らない客観的な根拠をもとに、迅速かつ正確な意思決定や顧客ニーズ把握の精度向上などさまざまなメリットを享受できます。

データドリブン経営成功のポイントは次の4つです。

• データ活用のための環境整備
• データ分析ツールの導入
• 社内文化の醸成
• データ分析にAIを活用する

またデータドリブン経営の実現には、専門のスキルを持った人材の確保や、ビッグデータの活用をあくまで手段と捉え、本質的な課題の発見と施策の立案に主眼を置いた運用が不可欠です。

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