2024年9月13日（金）に開催される、ビジネス＋IT主催『DX & AI Forum 2024 東京 Summer 夏』にカンパニー社長の白井が登壇します。

2024年7月4日(木) 〜 6日(土)に開催された、IVS KYOTO実行委員会主催『IVS2024 KYOTO』　にて白井が登壇したパネルセッションについてのリポート記事が、日経クロストレンドに掲載されました。

日経クロストレンド（2024年8月14日掲載）

生成AI、日本の勝ち筋はこれだ！　IVS2024 KYOTOで語られた2つの道

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00739/00015/

※登壇内容については以下をご確認ください。

https://www.dataadventure.co.jp/post-695/

当サイト『提供サービス』ページをリニューアルし、下記サービスの詳細ページを公開しました。

・「エキスパート人材支援サービス」ページの公開

・「メンバーズデータアドベンチャースタッフサービス」ページの公開

ぜひご確認ください。

『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

お役立ち情報ページはこちら

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。

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