『お役立ち情報』ページに下記のサービス資料を追加しました。

・「データ分析サポート特化型派遣サービス」のご紹介

・「エキスパート人材支援サービス」のご紹介

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2024年7月23日（火）に開催される、 Marketing Native編集部主催『Marketing Native Fes 2024 Summer』にカンパニー社長の白井が登壇します。

当サイトにて『メディア』ページをリリースしました。
データ活用に役立つ記事をご覧いただけますので、ぜひご利用ください。

『メディア』ページはこちら

こんにちは。データアドベンチャーの北島です。
今回は、データ活用を「これからはじめよう」または「はじめているが自分たちのやっていることが正しいのか不安を感じている・・」そんなみなさまへお伝えしたい内容です。

執筆者のご紹介

北島史徒
株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャー　サービス開発室 所属
戦略プランナー
データ活用におけるお客様の課題に対して高付加価値のサービスを提供する「エキスパートサービス」の開発や、実際にお客様へ課題のヒアリング～提案業務を行っています。
経歴：2019年 株式会社メンバーズ入社。顧客専任のデジタルマーケティング運用支援チームのマネージャーとして顧客のデジタルトランスフォーメーション（以下DX）やカスタマーサクセスの推進を支援。2023年からデータアドベンチャーのサービス開発室へジョインし、データをキーに顧客のDX、カスタマーサクセスの推進をサービス開発という立場から後方支援しています。

目次
01.| データ活用、何からはじめる？
02.| とりあえず社内ではじめてみた、でも不安・・
03.| データ活用に必要なプロセスとは？
04.| データ活用に必要な環境とは？
05.| データ有識者をお客様のすぐそばに

データ活用、何からはじめる？

①そもそもデータ活用とは？

企業が業務で発生する情報をデータとして収集・蓄積したり、または分析することで、社内の生産性向上や売上向上などをビジネスに役立てることを目指す取り組みです。

②データ活用のメリットは？

データは１つ１つに意味があり重要な資産ですが、そのデータをどう読み解いてビジネスに役立てるかがビジネス成果を目指す上で重要になってきます。データに関する理解度や読み解くスキル、データによる意思決定を定着させる社内の組織的な文化の醸成が大変重要になってきます。

③お客様のよくあるお困りごととは？

ふだん私たちがお客様との対話の中で、よくお聞きする内容です。

データ活用がこれからのお客様のお悩み

※当社サービス資料より引用

経営層などから中期経営計画でDXの推進といった戦略が掲げられ、取り組む方針も漠然と抽象度の高い状態で与えられるケースが一般的です。
戦略や方針が落ちてきても次の具体的なアクションについて「何をどのように進めたらいいのかわからない・・」そのような声をよくお聞きしてきました。

とりあえず社内ではじめてみた、でも不安・・

ふだん私たちがお客様との対話の中で、よくお聞きする内容です。

データ活用を進めているお客様のお悩み

※当社サービス資料より引用

これらの背景としては、社内人材のデータに関する知見・ノウハウ不足が挙げられることが多いです。

• データ活用を推進したいが、データに詳しい特化人材がいない
• 本業と兼務し片手間でデータ分析をしている
• データ人材を育成しよう！といっても、そのノウハウが社内に無い

データ活用に必要なプロセスとは？

データアドベンチャーでは、データ活用を大きく3つのフェーズ、8つのステップに分類することで、お客様がどのプロセスでお困りごとがあるのかをお伺いしています。

データ活用のプロセス

※当社サービス資料より引用

3つのフェーズ

• データ分析・活用構想：データ活用の戦略や目的を策定するフェーズ
• データ分析基盤構築・運用：データ分析環境を作り、導入するフェーズ
• データ活用・定着：データによる意思決定サイクルを回し定着させるフェーズ

8つのステップ

• 戦略策定
• 方針策定
• 連携
• 蓄積
• 加工
• 可視化
• 分析
• 運用

データ活用に必要な環境とは？

データアドベンチャーではデータ活用に必要な環境を、「データ分析基盤」と呼んでいます。
この基盤は以下の役割を担っています。

①データ分析基盤の役割

• データを収集する
• データを蓄積する
• データを加工する
• データを可視化する
• データを分析する

ひと昔前は、データをCSVに吐き出して、エクセルなどで手作業で集計や分析を行う方法がありました。昨今は扱うデータ量が多くなり、SaaSと呼ばれるデータ分析ツールを導入するお客様が増えてきた印象です。

②SaaS導入のメリット

SaaSとは？

Software as a Serviceの略称で「サービスとしてのソフトウェア」を言います。ことデータ活用の世界では「データの収集と分析を支援するクラウドサービス」を主に一般的に利用することが多いです。

SaaSのメリット

データ分析基盤には、SaaS（クラウドサービス）とオンプレミス（on-premises）環境の2つがあります。
オンプレミスは、サーバーやソフトウェアなどの情報システムを企業の設備内に現物を設置し運用することを指しますが、企業専用に環境をオーダーメイドするため、イニシャルコストが大きく導入期間も長くなる傾向にあります。
※データ量が莫大に多く、SaaSの機能ではカバーできない場合はオンプレミスを選択する必要が出てきます。

これに対しSaaSはクラウドサービスで用意された機能を予算に応じてお好みに選ぶことができます。サービス利用は従量課金制のためイニシャルコストを抑え小さく早く始められるのがオンプレミスと比較した場合のメリットです。
また、SaaSのサービスは必要な機能を必要な時に追加することができるため、環境面でもお客様のビジネスの変化に応じて柔軟に対応することが比較的容易です。

SaaSの分類と代表例

データ分析基盤の役割において、SaaSの担う範囲を整理すると、以下のように大きく3つの分類にわけることができます。

※データの収集はデータ環境によってSaaSの導入が必要な場合と不要な場合があるため本編では割愛します
※データ分析においてデータの前処理・加工を施すETL（Extract　Transform　Load）と呼ばれるプロセスが入りますが、本編ではETLの話題は割愛します

SaaS導入でありがちなこと

「①データの蓄積」や「②データ分析」のツール選定と導入においては専門的な知識が必要なため、お客様側で気軽に導入することが難しい傾向にあります。

一方で「③可視化」は、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールがよく用いられます。可視化の表現はグラフや図、表など様々です。これらの情報をまとめてダッシュボードに情報を構築することで素早く社内で意思決定できるようにします。
BIツールはGUI（グラフィックインターフェース）で直感的なマウス操作で設定が可能なため、専門知識のないユーザー自身で分析やレポート作成ができるのが特長の1つです。
そのためこれからデータ活用をしていこうとするお客様にあたっては、まずは「可視化」を優先しBIツールを初めに導入される企業が多い傾向にあります。

そして、手探りながらも可視化をしてみたデータ活用を推進しているメンバーに新たな壁が立ち塞がります。
たとえば、

• その可視化したデータが正しい情報なのか？といったお悩み
• そもそも可視化によってどのような示唆や行動を社内に促したいのか？が不明確

そのようなメンバーの漠然とした心配が徐々に蓄積し、「可視化しても社員は見るだけで終わり、あるいは誰も見てくれない」といった問題がいよいよ表面化し、何とか対策を講じないといけない・・・といったことが往々にして起こります。

このようにせっかくコストをかけてSaaSのツールを導入したものの、使いこなせない、使われない状態では非常にもったいない話ですよね。

データ有識者をお客様のすぐそばに

データ活用を絵に描いた餅にしないために

ツールが先か？戦略が先か？という議論は尽きない話題ですが、DXをいち早く推進しなければならない時代背景もあるので、現実は小さく導入できるところからする、走りながら考える、といった企業が多いのではないでしょうか。

通常よくある話では、データ活用の戦略ではコンサル事業ベンダーが担当し、施策実行になると派遣・施策実行ベンダーが担当することで、この両者の役割の違いからGAPが生まれ、戦略で描いた施策が思うように進まずに絵に描いた餅になる、といったことを耳にすることがよくあります。

データアドベンチャーの強みは「伴走型支援」

データアドベンチャーではこのようなベンダーの分断を無くし、上流から下流工程までお客様のデータ活用の「伴走型支援」に強みを持っています。

※当社サービス資料より引用

大きな特長として、

• お客様のオフィスに常駐しコミュニケーションを密にする
• お客様のビジネス理解を深め「あたかも社員」のようにご支援する
• お客様のビジネスフェーズやニーズにあわせて最適な人材を提供する
• データ業務のプロセスや仕組みを平準化し、お客様の内製化をご支援する

といったことが挙げられます。
指示待ちの受け身型ではなく、カスタマーサクセス思考の強い自走自立型のクリエイターをご提供することをモットーとしています。

データアドベンチャーのサービスご紹介

データアドベンチャーではお客様のデータ活用フェーズに応じたサービスメニューや人材をご用意しております。

※当社サービス資料より引用

※当社サービス資料より引用

詳細をまとめた資料をダウンロード頂けますのでぜひご活用ください。
またデータ活用に関する困りごとやご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /

\ 相談する前に資料を見たいという方はこちら /

本記事では以下の３点について実際の事例を元にお伝えします。

• データ活用は事業全体での取り組みであること
• データ活用はビジネスの実情に合わせつつ成長・変革を先導していくこと
• データチームはその中心で活躍し周囲を巻き込むこと

執筆者のご紹介

吉川寛
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　サービス開発室　室長
企業のデータ活用を強力に進めるために不可欠なスキルやジョブを定義しそれらを提供するためのサービスの開発を担当
データサイエンティストとして顧客企業に常駐し、現在はWebサイト訪問時の購入予測モデルの構築や、サービスの需要予測モデルのチューニングを担当
経歴
人事コンサルタント、事業会社での経営企画を経て2020年2月にメンバーズ入社
顧客企業にデータサイエンティストとして常駐しデータチームの立上げとグロース、施策効果検証や需要予測分析、社内データ活用レベルの向上を狙った勉強会を開催してきました。2023年から現職。

目次
01.| 組織編制において留意すべき前提条件
02.| 今回のポイント
03.| 黎明期
04.| 成長期
05.| 成熟期
06.|まとめ

組織編制において留意すべき前提条件

データ活用やDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進にあたり、分析組織を立ち上げる際には、いくつかの前提条件を理解しておくことが重要です。これらの前提条件を無視すると、組織としてのデータ活用の取り組みがうまく機能せず、期待する成果が得られない可能性があります。

組織文化の理解

まず、企業や組織の文化を理解し、それに適応したデータ活用の方針を立てることが必要です。従来のビジネス慣行や意思決定プロセスに依存している企業では、データを活用した意思決定への抵抗感があるかもしれません。そのため、文化的な変化を促進するための戦略を立てることが必要です。

インフラの整備

データを効果的に活用するためには、まず適切な技術基盤が必要です。データを収集し、保存し、分析するためのツールやプラットフォームの選定、さらにはセキュリティやデータ保護の体制が整っていることを確認する必要があります。クラウドプラットフォームの導入や、適切なデータベース管理システムの選定がこのステップに含まれます。

組織内コミュニケーションの強化

データ活用を進めるためには、分析担当者だけでなく、経営層や他部門との協力が不可欠です。データ分析の結果がビジネス戦略にどのように影響を与えるかを理解してもらうために、定期的なコミュニケーションや教育が必要です。また、データ分析部門が他部門と連携して、ビジネスの重要な意思決定にどのように貢献できるかを明確にすることが大切です。

今回のポイント

ここでのポイントは、データ分析組織を立ち上げる際に考慮すべき、成長段階に応じた取り組みの違いです。組織はその成熟度に応じて異なる課題に直面します。それぞれのフェーズにおいて、組織がどのようにデータ活用を進めるかが成功の鍵となります。

組織の成長フェーズの理解

データ分析組織は「黎明期」「成長期」「成熟期」の3つのフェーズを経て成長します。それぞれのフェーズには異なる課題と目標が存在し、戦略的な取り組みが求められます。
黎明期では基盤の整備、成長期ではスケールアップと効果の最大化、そして成熟期では分析結果をビジネスの意思決定に一層深く組み込むことが重要です。

※当社セミナー資料より引用

黎明期

データ分析組織の立ち上げ段階、すなわち黎明期は、組織としてのデータ活用の基盤を作り上げる時期です。この時期には、主に以下のステップを踏んでいきます。

ステップ1：目的とビジョンの明確化

最初に行うべきは、データ分析を行う目的を明確にすることです。どのようなビジネス上の課題を解決したいのか、データから何を得たいのかをはっきりさせ、組織全体で共有します。このビジョンがないと、データ分析が単なる技術的な作業に終わってしまい、ビジネスに貢献できなくなる可能性があります。

ステップ2：小規模な分析プロジェクトの実施

黎明期では、いきなり大規模なプロジェクトに取り組むのではなく、小規模で明確なゴールを持つ分析プロジェクトを実施します。これにより、組織内でデータ分析の価値を実感し、徐々にデータ活用に対する理解と信頼を築いていくことができます。例えば、顧客データを用いて購買行動の分析を行い、次のマーケティング施策に活かすことなどが考えられます。

ステップ3：初期のデータ収集体制の整備

データ活用の基盤を整えるためには、まずはデータ収集の体制を整えます。企業が扱うデータには、多様な種類があります。たとえば、販売データ、顧客データ、業務データなどが含まれ、これらのデータをどのように収集し、どこに保存するかを決定します。

データ収集ツールの導入や、社内でのデータフローの整理が必要となります。特に、データの正確性や一貫性を確保するためには、データのクリーニング（欠損値の補完や重複データの除去）を実施することが求められます。

※当社セミナー資料より引用

成長期

成長期は、データ分析組織が本格的に運用を開始し、スケールアップしていく段階です。このフェーズでは、分析結果を業務に本格的に活用し、組織全体にデータドリブンな文化を根付かせることが求められます。

ステップ1：データ活用の拡張

成長期に入ると、データの活用範囲が広がります。これまでの黎明期における小規模な分析プロジェクトの成果を基に、より多くのデータソースを統合し、分析を深めることが可能になります。顧客データだけでなく、外部の市場データやサプライチェーンデータなど、より多角的なデータを組み合わせることで、企業全体の意思決定を支える強力な分析基盤が構築されます。

ステップ2：自動化と効率化の推進

成長期においては、データ分析の効率を向上させるために、業務の一部を自動化することが求められます。データの収集やクリーニング、レポート作成などのルーチン作業は自動化ツールを導入することで省力化し、分析担当者はより高度な業務に集中できるようになります。また、分析モデルの定期的なアップデートも自動化し、常に最新のデータに基づいた分析を提供できる体制を整えます。

ステップ3：分析スキルの社内浸透

成長期においては、データ分析スキルを持つ人材を増やすことも重要です。データ分析は専門家だけでなく、各部署の担当者も基本的な分析スキルを身に付けることで、組織全体でのデータ活用が促進されます。社内研修やeラーニングを通じて、データリテラシーを高め、データに基づいた意思決定を促す文化を醸成します。

※当社セミナー資料より引用

成熟期

データ分析組織が成熟期に達すると、データ活用のレベルが一層高まり、企業全体でデータに基づく意思決定が定着します。この段階では、より高度な分析手法を用い、データを活用して新たなイノベーションを生み出すことが求められます。

ステップ1：高度なデータ分析の活用

成熟期に入ると、企業はより高度なデータ分析手法を活用して、従来の分析では捉えきれなかった複雑なパターンや予測を行うことができます。特に、機械学習やAI（人工知能）を取り入れた分析手法は、企業の競争力をさらに高めるための強力なツールです。

　機械学習とAIの応用

機械学習やAIを活用することで、顧客行動の予測や需要予測、最適なリソース配分のシミュレーションが可能になります。例えば、過去の購買データを基にして、どの顧客がリピートする可能性が高いかを予測したり、季節ごとの需要を自動的に予測して在庫管理を効率化したりします。

また、AIによる自動化された意思決定支援は、従来の分析をさらに強化し、意思決定のスピードと精度を向上させます。これにより、迅速な市場変化に対応できるようになり、ビジネスチャンスを逃すリスクを低減することが可能です。

ステップ2：データガバナンスとセキュリティの強化

成熟期においては、データガバナンスとセキュリティの確保が一層重要になります。データの規模が拡大する中で、データの整合性を保ちつつ、企業全体でデータを安全に管理することが求められます。これには、データの正確性を保証するデータクオリティ管理や、データのアクセス権限の適切な設定、データの暗号化といったセキュリティ対策が含まれます。

また、データガバナンス体制を強化することで、組織全体でデータを一貫して利用し、データの分散や重複を防ぐことができます。これにより、データの透明性が高まり、効率的なデータ活用が可能となります。

ステップ3：データ駆動型文化の定着

データ分析組織が成熟期に達すると、組織全体がデータ駆動型の文化を確立し、日常的な業務にデータが浸透していることが理想的です。この段階では、経営層から現場の従業員に至るまで、データに基づく意思決定が行われるようになり、データ活用が企業の競争力強化に直結します。

社内での定期的なトレーニングやデータリテラシー向上の取り組みを通じて、社員全員がデータの読み取りや分析に慣れ、データを活用して具体的なアクションを取る文化が醸成されます。また、データに基づいた意思決定が日常的に行われるようになると、全体の業務効率が向上し、さらに高いパフォーマンスを発揮することが期待されます。

※当社セミナー資料より引用

まとめ

データ活用とDX推進を進めるための分析組織の立ち上げは、企業の成長において重要なステップです。黎明期、成長期、成熟期という3つのフェーズを通じて、データの活用範囲が広がり、組織としてのデータリテラシーが向上していきます。初期段階では、基盤整備と小規模なプロジェクトからスタートし、成長期においてはデータの活用を拡大させ、効率化を図ることが必要です。成熟期では、より高度な分析手法を導入し、組織全体にデータ駆動型の文化を根付かせることが求められます。

データガバナンスの強化やセキュリティ対策をしっかりと行い、データ活用のプロセスを確立することで、企業は競争力を強化し、持続的な成長を実現できるようになります。今後も、データ活用とDX推進を積極的に進め、企業の価値創造を加速させるための取り組みが重要です。

この記事は、データ活用初心者にも理解しやすいように、各フェーズごとの取り組みや具体的なステップを詳細に解説しています。組織の成長とともに、データ分析の手法を段階的に進化させ、データドリブンな組織作りを目指すための手引きとしてご活用ください。

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▶こちらも要チェック

データアドベンチャーのサービスご紹介

この記事では、クラウドデータプラットフォームの理解促進のため以下の点についてお伝えします。

• クラウドデータプラットフォームとは何か？
• クラウドデータプラットフォームのメリットについて
• 導入の際に気を付けるべき点や導入後に躓きやすい点

クラウドデータプラットフォームのメリットをお伝えするのはもちろん、導入時に気を付けるべき点・考えるべき点をお伝えします。

執筆者のご紹介

小野琢也
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニーアナリスト事業部
現在の担当業務：私の現在の職務といたしましては、ホールディングス会社において各事業会社のデータのAWSクラウドデータプラットフォームへの一元化を行っています。
各社の持つデータをAWSに連携し、データの収集から分析・可視化を行える環境作りを行っています。
経歴：小売り事業の需要予測、Webマーケティングのデータ分析など、データ界隈の業務を行ってきました。
現在は、深層学習分野の学習を行っております。

目次
01.|クラウドデータプラットフォームとは？
　　クラウドの役割とデータプラットフォーム
　　クラウドデータプラットフォームの特徴
02.|データプラットフォームのメリット
　　データの一元管理による効率化
　　柔軟なスケーラビリティ
　　リアルタイム分析の可能性
　　コスト削減
　　セキュリティの向上
03.|導入の際に気を付けるべき点
　　データ移行の計画
　　セキュリティとコンプライアンス
　　コスト管理の最適化
　　システム統合の課題
04.|導入後に躓きやすい点
　　データのガバナンス不足
　　社内でのデータリテラシー不足
　　自動化とリアルタイム分析の難しさ
　　クラウド依存とコスト管理の課題
05.|まとめ

クラウドデータプラットフォームとは？

クラウドデータプラットフォームとは、企業が持つ膨大なデータを一元管理し、クラウド上で保存、分析、活用するための仕組みです。従来、データは企業のサーバーやローカルシステムに分散して保存されていましたが、クラウドデータプラットフォームを利用することで、これらのデータを安全かつ効率的にクラウド上で集中管理できるようになります。

クラウドの役割とデータプラットフォーム

クラウド技術は、従来のオンプレミス型のデータ管理とは異なり、インターネットを介してどこからでもデータにアクセスできる利便性を提供します。クラウドデータプラットフォームでは、これに加え、データの保存、処理、分析を効率的に行えるさまざまなツールやサービスが一元化されて提供されます。

代表的なクラウドデータプラットフォームには、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）などがあります。これらのプラットフォームは、データの保存・管理だけでなく、ビッグデータの処理、機械学習、リアルタイム分析といった高度な機能もサポートしています。

クラウドデータプラットフォームの特徴

クラウドデータプラットフォームには、以下のような主な特徴があります：

1. スケーラビリティ：必要に応じてリソースを動的に増減できるため、データ量の急増にも対応可能。
2. セキュリティ：クラウドプロバイダーが提供する最新のセキュリティ対策が適用され、データ保護が強化されます。
3. 可用性：インターネット接続があれば、どこからでもデータにアクセス可能。
4. コスト効率：初期投資が不要で、使用した分だけ課金されるため、コスト管理が容易。

データプラットフォームのメリット

クラウドデータプラットフォームを導入することで、企業はさまざまなメリットを享受できます。以下に、その主なメリットを説明します。

1. データの一元管理による効率化

クラウドデータプラットフォームを導入する最大の利点は、データを一元管理できる点です。従来、部門ごとやプロジェクトごとに分散して保存されていたデータが、クラウド上で統合され、すべてのデータにアクセスできる環境が整います。これにより、データの検索、取り出し、更新が迅速に行えるようになり、業務の効率が大幅に向上します。

2. 柔軟なスケーラビリティ

企業が成長するにつれてデータ量も急激に増加します。クラウドデータプラットフォームは、スケーラビリティの面で優れており、データ量に応じてストレージや処理能力を柔軟に拡張することができます。これにより、データ量の変動に対して柔軟に対応できるため、将来的な拡張性を確保できます。

3. リアルタイム分析の可能性

クラウドデータプラットフォームを使用することで、リアルタイムでデータを処理し、分析することが可能です。これにより、最新のデータに基づいた意思決定ができるようになります。たとえば、顧客の購買行動をリアルタイムで把握し、それに基づいてパーソナライズされたオファーを即座に提供することが可能になります。

4. コスト削減

クラウドデータプラットフォームは、オンプレミスのシステムとは異なり、初期投資が大きくかかることがありません。クラウドは、使った分だけ課金されるため、リソースの無駄を省きながらコストを最適化できます。また、メンテナンスやハードウェアの管理も不要となるため、総コストの削減に貢献します。

5. セキュリティの向上

クラウドサービスプロバイダーは、最新のセキュリティ技術を提供し、データの保護を強化しています。データの暗号化やアクセス制御、多層的なセキュリティ対策により、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを最小限に抑えます。

導入の際に気を付けるべき点

クラウドデータプラットフォームの導入は多くのメリットがありますが、いくつかの注意点もあります。導入時にはこれらの点に留意し、適切な対策を講じることが重要です。

1. データ移行の計画

既存のシステムからクラウドプラットフォームへデータを移行する際には、データの移行計画が不可欠です。大量のデータを移行する際、データの整合性を保ちながら、エラーなく移行するための準備を行う必要があります。また、ダウンタイムを最小限に抑えるために、移行作業は計画的に実施されるべきです。

2. セキュリティとコンプライアンス

クラウドプラットフォームは強力なセキュリティを提供しますが、企業側もデータ保護やコンプライアンスに関して責任を持つ必要があります。特に、GDPRやHIPAAなどの規制に準拠するために、データの保存場所やアクセス権限の管理が厳密に行われるべきです。

3. コスト管理の最適化

クラウドは使った分だけ課金されるため、コストの管理が容易ですが、リソースの過剰利用によって予想以上の費用が発生することもあります。したがって、リソース使用のモニタリングや適切な使用制限を設定し、コストが膨れ上がらないように管理することが重要です。

4. システム統合の課題

既存のシステムやアプリケーションとの統合は、クラウド導入の際に直面する大きな課題の一つです。オンプレミスのシステムとクラウドプラットフォームをスムーズに連携させるためには、APIの整備やデータフォーマットの互換性を確認する必要があります。また、統合がうまくいかない場合、業務プロセスに支障が出る可能性があります。

導入後に躓きやすい点

クラウドデータプラットフォームの導入が完了した後も、企業は引き続きさまざまな課題に直面することがあります。以下は、導入後に特に注意すべきポイントです。

1. データのガバナンス不足

クラウドデータプラットフォームを導入するだけで、全ての問題が解決するわけではありません。特に、データの管理体制（ガバナンス） に注意が必要です。データの一元管理が可能となるクラウド環境でも、データの品質や整合性が維持されない限り、活用の効果は限られます。

ガバナンス体制の重要性

データが増加するにつれ、データのクレンジング（不要データの削除や重複の整理）が重要になります。企業は、データの管理者を配置し、定期的なデータ整備やガバナンスのプロセスを構築する必要があります。

データの権限管理

さらに、誰がどのデータにアクセスできるかを厳密に制御するために、アクセス権限管理 も徹底しましょう。これにより、データの誤用や漏洩リスクを減らすことが可能になります。

2. 社内でのデータリテラシー不足

クラウドデータプラットフォームが導入された後、そのメリットを最大限に活用できるかどうかは、社内のデータリテラシー に大きく依存します。データリテラシーとは、データを読み取り、分析し、活用する能力のことです。

社員のトレーニング

多くの企業では、データの活用を推進しようとする一方で、実際には社員がデータ分析の基本的なスキルを持たないことがあります。このような問題を避けるためには、トレーニングや研修プログラム を通じて社員のデータリテラシーを向上させる取り組みが不可欠です。分析結果をどのように解釈し、意思決定に反映させるかを理解する社員が増えることで、データプラットフォームの効果はより高まります。

データ文化の醸成

データリテラシー向上の取り組みに加え、社内にデータドリブンな文化 を根付かせることが重要です。データに基づいて意思決定を行う文化を醸成することで、部門間の協力やデータの共有が進み、全体の業務効率が向上します。

3. 自動化とリアルタイム分析の難しさ

クラウドデータプラットフォームでは、自動化やリアルタイムのデータ分析が強力なツールとなりますが、その導入には特定のハードルがあります。データの自動化 には、適切なインフラやツールの選定が不可欠であり、特に企業のニーズに合ったソリューションを選ぶことが重要です。

自動化の過程での課題

自動化を進める中で、全てのデータフローや業務プロセスが自動化に適しているわけではないということも課題となります。システム間の連携が不十分だと、自動化されたプロセスが停止したり、エラーが頻発するリスクがあります。これを回避するためには、事前に十分なテストと確認 を行い、システム間の互換性を確認する必要があります。

リアルタイム分析の要件

また、リアルタイム分析を実現するには、リアルタイムデータの処理能力 を備えたプラットフォームやツールが必要です。しかし、これには高い計算能力とリソースを必要とし、導入初期にはコストやパフォーマンスに関する調整が必要です。リアルタイム分析を効率的に行うための適切なツール選定やインフラの強化は、長期的な成長を支える重要な要素です。

4. クラウド依存とコスト管理の課題

クラウド環境ではリソースの柔軟な拡張が可能ですが、リソースの過剰利用 によるコスト増加には注意が必要です。従量課金制のクラウドサービスでは、無計画なリソース使用が予想外のコスト増加を引き起こす可能性があります。

コスト最適化の必要性

コスト管理のためには、リソースのモニタリング や、リソース使用状況に応じた最適なプランの選択が必要です。定期的にコストパフォーマンスを見直し、無駄なリソースが使用されていないかを確認するプロセスを設けましょう。

まとめ

クラウドデータプラットフォームの導入は、データの一元管理や業務の効率化に大きなメリットをもたらします。しかし、導入後には、ガバナンス体制の確立、社内でのデータリテラシーの向上、コスト管理、自動化の適切な運用など、いくつかの課題にも直面します。

成功の鍵は、適切な導入計画と、導入後の継続的な改善プロセスにあります。データのガバナンス体制を強化し、社内全体でデータを活用できる文化を育てることで、クラウドデータプラットフォームの真の価値を引き出すことができます。

今後の企業の競争力を高めるためには、データの一元管理が不可欠です。クラウドデータプラットフォームを活用して、データ活用の効果を最大化し、ビジネスの成功を目指しましょう。

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▶こちらも要チェック

データアドベンチャーのサービスご紹介

この記事ではデータ活用の一つであるデータ分析について、データ分析をするとわかること・データ分析の進め方・具体的な手法の一例をお伝えします。
データを何かに使えないか、分析したいけどあまりイメージがわかないような方の参考にしていただけると嬉しいです。

執筆者のご紹介

加藤洋介
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部　データアナリスト
常駐による顧客企業のデータ分析支援を行いWebサービスやアプリのユーザー・PVの向上のための意思決定に貢献し、現在はデータマネジメントやダッシュボードの学習中。
経歴
中古自動車のオークション運営会社、健康保険組合の運営支援会社を経て2021年8月にメンバーズ入社
顧客企業にデータ分析者として常駐し要因分析・効果検証による効果的なコンテンツ制作の意思決定の支援を実施。ただ分析するのではなく、課題や分析の目的を整理して、意思決定を支援するデータ分析をしてきました。

目次
01.| データ活用とは
02.| データ分析をするとわかること
　　現状把握
　　効果検証
　　顧客ニーズの把握
03.| データ分析の進め方
　　課題を設定する
　　意思決定を想定する
　　 何がわかると意思決定できそうかを考える
　　分析設計を考える
　　分析をする
　　分析結果をまとめる
　　レポートを作成する
　　意思決定者に報告をしてフィードバックをもらう
04.| 具体的な分析手法
　　施策の効果検証
 　   テキストアナリティクス
        機械学習による意思決定支援
        アンケート分析
05.|まとめ

データ活用とは

データ活用は、ビジネスにおいて重要な情報を戦略的に用いて、意思決定を支援するプロセスです。近年、企業は大量のデータを集め、効率的に活用することで競争力を向上させています。データ分析は、その中核に位置するものであり、収集されたデータを整理し、解釈することで、企業の課題解決や成長戦略の策定に貢献します。

データ活用の重要性

データを適切に活用することで、企業はビジネス上の課題や目標に対して、効果的な意思決定を行うことができます。例えば、売上データを分析することで、どの製品がどの地域でよく売れているかを把握し、マーケティングや販売戦略の最適化が可能です。

データ活用の基本的な流れは、以下のようなステップで進みます：

1. データ収集：企業の業務や顧客からのデータを集める。
2. データ分析：集めたデータを整理し、意味を見出す。
3. 意思決定：分析結果を基に、最適なアクションを取る。

こうしたデータを活用する一連のプロセスは、特に現代のデジタルビジネスにおいて不可欠な要素となっています。

データ分析をするとわかること

データ分析は、ビジネスにおける課題解決に役立つ情報を提供します。以下に、データ分析を行うことで得られる主な成果を挙げます。

現状把握

まず、データ分析は現在の状況を客観的に理解するために役立ちます。
たとえば、企業が所有する売上データを細かく分析することで、売上の推移や成長の度合いを把握できます。
これにより、どの製品やサービスが特定の地域や期間で好調であるかを明らかにし、今後の戦略を構築する際のベースとなります。

効果検証

次に、データ分析は企業が行った施策の効果を検証するためのツールとしても重要です。
広告キャンペーンや新商品の導入後に、売上データや顧客の反応を詳細に分析することで、その施策がどの程度成功したかを評価できます。
この情報に基づき、今後のキャンペーンの改善や、より効果的な施策を考案することができます。

顧客ニーズの把握

データ分析を通じて、企業は顧客のニーズや期待を深く理解できます。
たとえば、顧客の購買履歴やフィードバックデータを分析することで、どのような商品やサービスが人気なのか、またどのような改善点が必要かが明確になります。これにより、顧客満足度の向上や、リピーターの増加を目指すことが可能となります。

データ分析の進め方

効果的なデータ分析を行うには、段階的かつ計画的なアプローチが必要です。以下に、データ分析を進めるための主要なステップを紹介します。

課題を設定する

データ分析を開始する前に、解決すべきビジネス上の課題を明確にすることが重要です。
課題は「売上の低迷」「新規顧客の獲得」「顧客満足度の向上」など、具体的で測定可能なものである必要があります。
この課題が曖昧であると、分析の方向性が不明確になり、成果が出にくくなります。

その課題に対してどのような意思決定をするかを想定しておく

次に、その課題に対してどのような意思決定が必要かを事前に考慮します。意思決定を行うために、どのようなデータが必要かを明確にしておくことで、分析作業の方向性が定まります。例えば、売上データを基に次の販促キャンペーンをどの地域で展開するかを決める場合、その判断材料として売上の傾向や顧客の反応を分析します。

何がわかると意思決定できそうかを考える

具体的にどのような情報があれば、意思決定が可能かを考えます。例えば、売上データを分析して、特定の地域や商品の動向を把握することで、どの市場に注力すべきかが見えてきます。

分析設計を考える

次に、分析設計を行います。この段階では、どのデータを使用し、どのように分析するかを決定します。使用するデータが不完全であれば、結果に誤りが生じる可能性があるため、データの選定と整理は非常に重要です。また、分析ツールやソフトウェアの選択もこの段階で行います。

分析をする

計画が整ったら、実際にデータの分析を進めます。データのクリーニングや整備を行い、欠損値や外れ値を除去した後、目的に応じた分析手法を適用します。たとえば、売上の時系列分析や顧客セグメントのクラスタリングなどが有効です。

分析結果をまとめる

分析結果をわかりやすくまとめることも重要です。視覚的にわかりやすい形でデータを表現するために、グラフやチャートを使用すると効果的です。また、分析結果の解釈を行い、得られた知見を具体的な提案としてまとめることが求められます。

レポートを作成する

分析結果をもとに、意思決定者に対してわかりやすく報告するためのレポートを作成します。このレポートには、分析の方法や結果だけでなく、今後のアクションに繋がる提案や、改善点も含めることが大切です。意思決定者がすぐに実行に移せるように、具体的な提案を盛り込みましょう。

意思決定者に報告をしてフィードバックをもらう

レポートを作成した後は、意思決定者に報告し、フィードバックを得ます。このフィードバックは次回の分析作業や施策に反映されるため、積極的に収集しましょう。定期的なフィードバックを通じて、データ活用のプロセスは徐々に洗練されていきます。

具体的な分析手法

データ分析には、目的に応じた様々な手法があります。以下では、代表的な分析手法をいくつか紹介します。

施策の効果検証

施策の効果を定量的に評価するための手法です。広告キャンペーンや新商品リリースの効果を、売上データや顧客反応データを使用して分析します。売上の推移や顧客の購買行動を比較することで、施策の成功度を判断し、今後の改善策を考えることができます。

テキストアナリティクス

テキストアナリティクスは、顧客のレビューやアンケートの自由回答を分析する手法です。自然言語処理を使って大量のテキストデータを解析し、顧客のニーズや感情を理解します。これにより、顧客の声を直接反映した製品やサービスの改善が可能となります。

機械学習による意思決定支援

機械学習アルゴリズムを使用して、過去のデータからパターンや傾向を見つけ出し、意思決定を支援する手法です。機械学習は、予測モデルや分類モデルを構築することで、ビジネスの将来を予測し、リスクを最小限に抑えた意思決定を可能にします。

機械学習のメリット

• 予測精度の向上：将来の売上や顧客の行動を高い精度で予測できる。
• 自動化：データが増加してもアルゴリズムが自動で学習し、効率的に分析。
• パターン発見：人間では見逃すような微細なパターンを検出できる。

応用例

• 売上予測：過去の売上データに基づき、未来の売上を予測する。
• 需要予測：需要の増減を予測し、適切な供給計画を立てる。
• 異常検知：異常なパターンを検出し、問題が発生する前に対応する。

機械学習を活用することで、より高度なデータ分析が可能になり、企業は効率的な戦略の策定や迅速な意思決定を行うことができます。

アンケート分析

アンケート分析は、顧客の満足度や意見を収集し、サービス改善に役立てるための手法です。アンケートの結果を集計し、分析することで、顧客がどのような点に満足し、どの部分に不満があるのかを理解できます。これは新商品の開発や既存サービスの改善に非常に有効です。

アンケート分析のステップ

1. 質問設計：目的に沿った質問を作成し、顧客からのフィードバックを得る。
2. 集計と分析：回答を集計し、数値データとして可視化する。
3. 結果の活用：得られた結果を基に、製品開発やサービス向上のアクションプランを策定。

まとめ

データ活用は、現代のビジネスにおいて不可欠な要素であり、データ分析を通じて得られる情報は、企業の成長や競争力の向上に大きく貢献します。データ収集から分析、意思決定に至るまでのプロセスは一連の流れであり、各ステップを適切に進めることで、企業は効率的に目標を達成できます。

まず、課題設定とそれに対する意思決定の方針を明確にし、その後、必要なデータを収集し、適切な手法で分析を行うことが重要です。また、得られた結果を視覚的に表現し、関係者にわかりやすく伝えることで、効果的な意思決定が実現します。

さらに、機械学習やテキストアナリティクスといった先端技術を用いることで、より精度の高い分析と未来予測が可能となり、ビジネスの意思決定を強力に支援します。これらの手法をうまく活用することで、企業は持続的な成長を遂げることができます。

今後も、データ活用の重要性は増す一方です。企業はデータを活用して、新しいビジネスチャンスを探り、常に競争の先頭に立つことが求められています。データ分析のプロセスを正しく実践し、継続的に改善することで、企業の成功を確実にすることができるでしょう。

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