データドリブン経営とは？流れやポイント、必要なツールを解説します

データドリブン経営という言葉を聞いたことはありますか？現代では様々な分野でビッグデータの活用が求められていますが、経営においてもデータに基づいた手法が注目されています。

今回はデータドリブン経営について、基本的な流れやポイント、必要なツールを解説します。

データドリブン経営とは、ビッグデータの分析に基づいて意思決定を行う経営手法のこと

データドリブン（Data Driven）経営とは、業務上取得できるビッグデータの分析結果に基づいて意思決定を行う経営手法のことです。現代は消費者の行動も複雑になり、潜在的なニーズを見極めてビジネスに反映させることも難しくなっています。そこで、大量のデータの中から情報を選び取り、合理的な意思決定を行う手法としてデータドリブン経営が注目されているのです。

従来のデータ分析との違いは、企業内の非構造化データ（蓄積された電子メールや検索履歴、音声・画像などのデータ）を分析の対象としている点です。従来、経営においてデータ分析の対象となっていたのは、CSVファイルやExcelファイルのように「行」と「列」によって整理された構造化データのみでしたが、データドリブン経営においては構造化されていないデータも活用します。

また、仮説の検証を主な目的としていた従来のデータ分析と異なり、データドリブン経営では経営に役立つ新たな情報を発見するためにもデータ分析を行います。

データドリブン経営の流れ

データドリブン経営における意思決定は、次のような流れで行われます。

1. テーマを明確にする
   まずは、「何のためにデータ分析を行う」のかを明確にします。企業全体の問題をテーマとする必要はなく、製品開発やマーケティングといった一分野の課題解決のためにもデータ分析を活用できます。
2. 収集・分析すべきデータ項目を決める
   テーマに基づき、どのようなデータを収集・分析すればよいのか、現状足りないデータは何なのかを把握します。
3. データの可視化・分析を行う
   収集したデータには、そのままでは分析できないものや分析に必要のないものも含まれている可能性があります。そこで、データを整理して数値やグラフといった形に「可視化」した上で、分析を行います。
4. 意思決定を行う
   分析の結果に基づいて意思決定を行い、具体的な行動計画を策定します。データ分析の結果としてテーマに対する明確な答えが出るわけではなく、あくまで判断基準のひとつが得られるだけであることには注意しましょう。

この流れのうち、データ項目の決定とデータの可視化・分析は、いわゆるビッグデータ解析と呼ばれるものです。ビッグデータ解析については、次の記事も参考にしてみてください。

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データドリブン経営を定着させるためのポイント

経営陣が率先してデータドリブン経営を学ぶ

データドリブン経営は複雑なデータ処理を要する経営手法であり、理解が難しい面もあります。そのため、「データドリブン経営を行いたい」と思っても、その有用性が組織内で理解されなかったり、賛同を得られなかったりする場合もあります。

そのため、データドリブン経営を定着させたい場合は、まずは意思決定者である経営陣が率先してデータドリブン経営を学ぶ必要があります。その上で、組織全体でデータドリブン経営の有用性を理解しなければなりません。

専門的なスキルを持った人材を確保する

複雑なビッグデータを扱うデータドリブン経営には、専門的なスキルを持った人材が必要です。データを分析するスキルだけでなく、経営やマーケティングといった分野の知識も求められます。

また、データドリブン経営にはツールの導入や現場の変革といったことも必要ですから、業務の改革を先導するリーダーも必要です。

データドリブン経営に役立つツール

膨大なデータを収集・整理して分析する必要のあるデータドリブン経営を行うには、ツールの導入が有効です。データドリブン経営に役立つツールとしては、次のようなものがあります。