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データドリブン経営でビジネス課題を解決！基礎知識や活用方法を解説

データドリブン経営とは、データやその分析結果に基づいて意思決定をする経営方法を意味します。これまでにも、経営判断を行う際データを参考にする機会は多かったでしょうが、データドリブン経営においては、従来よりも大量のデータを精度の高い分析のもとで利用するのが特徴です。

データドリブン経営を実践することによって、企業は多くの恩恵を受けることができます。正確性の高い予測結果を活用することで、需要の変化や複雑なニーズを読み解くことができるようになったり、より的確な経営判断ができるようになったりするでしょう。

長年の経験や勘といった属人的な要素に頼らず、誰もが安定感のある判断を下せるようになることも大きなメリットです。

ただし、データを大量に蓄積し分析ツールを準備するだけでは、データドリブン経営で成果があげられるわけではありません。データドリブン経営の特性を把握し、データ分析の目標を明確にするなど、ポイントを押さえて実践することが必要です。

今回は、「データドリブン経営の導入を検討している」「データドリブン経営を成果につなげたい」と考えるなら把握しておくべき基礎知識やデータドリブン経営を行う際のポイントなどをわかりやすく解説します。

【この記事のポイント】

今回ご紹介する内容を確認すれば、データドリブン経営がどういう経営方法なのか、データドリブン経営を導入するべきかどうかがわかるようになるでしょう。

さらに、データドリブン経営を軌道に乗せるために注意点も解説しているので、せっかく導入したのに成果が出ないというリスクも避けることができるようになります。

IT技術の進歩によってデータ分析の技術は格段に向上し、データドリブンが脚光を浴びています。とは言え、データドリブン経営も万能ではなく、実践の仕方次第で、成果につながることもあれば思うように効果が実感できないケースもあるでしょう。

よくわからないままデータドリブン経営に手を出して失敗することのないように、今回ご紹介する内容を確認しておいてください。

1. データドリブン経営とは？

データドリブン経営とは、蓄積したデータの分析結果をもとに経営判断をする手法のことです。ちなみに、データドリブン（Data Driven）は、「データをもとにした」を意味します。データドリブンは、経営はもちろんのこと営業や人事などさまざまなシーンで活用されている、今注目の判断手法です。

通常の経営手法とデータドリブン経営の大きな違いは、「経営判断に主観を持ち込む程度」です。

通常の経営では、データ分析を部分的に参照することはあっても、経験や勘、「これまで、こういうイメージ戦略で売れたから今回も売れるだろう」という憶測などの主観に基づき判断する場面が多い傾向にありました。

一方データドリブン経営では、データ分析結果などの客観的な視点を重視し、経験や勘といった主観に頼らないのが特徴です。

例えば、新しい商品開発をするときの意思決定で言うと、

といった違いが出てきます。

データドリブン経営がここまで注目されるのには、3つの理由があります。

【データドリブン経営が注目される理由】

1つめの理由は、技術的・環境的にデータドリブンが実現可能になったからです。IT技術の進歩で大量のデータを短時間に処理できるようになり、企業のデジタル化が進んだことで、多くの企業が高度なデータ分析に気軽に手を出しやすい環境が整いました。

また、グローバル化によるニーズの多様化で、データ分析の重要度が上がったことも、データドリブン経営が注目される理由です。

さらに、政府が推進するDXを実現するうえで、データドリブンが役立ちます。データ分析に基づいて組織の体制を変革していくことが、DXの推進につながっていくからです。

2. データドリブン経営でできること

データドリブン経営を行うことで、企業は、次のようなことを実現できるようになります。

データドリブン経営は企業にどのようなメリットをもたらすのか、確認しておきましょう。

2-1. 判断の精度が上がる

データドリブン経営を行い、データの分析結果に基づいた判断をすることで、客観的で精度の高い決定をすることができます。

経験や勘に基づく判断は、根拠が不明確であるため再現性が低くなりがちです。今回うまくいったからといって、次回も正しい判断ができるとは限りません。しかし、多くのデータに基づいて判断する場合、根拠が明確なので、いつでも誰でも同じ精度の判断をすることができるのです。

ニューノーマルなど状況の変化が激しい時代こそ、安定した判断ができるデータドリブン経営を採用することで、効果的に売上や収益のアップにつなげられるでしょう。

【事例】

2-2. ニーズを正確につかめる

データ分析を日常的に行える仕組みを作ることで、顧客のニーズを正しく把握できるようになります。

現代では、

• グローバル化により多様な価値観が生まれ、従来人気のあった製品が売れるとは限らない
• SNSやインフルエンサーなどの出現で、どのようなきっかけで購買活動に結びつくかわかりにくい

といった理由から顧客ニーズが複雑化しており、正しくニーズをつかむには、多様なデータを継続して分析する必要があるからです。

データドリブン経営で市場ニーズに沿った経営方針を打ち出せば、顧客満足度の向上にも結びつくでしょう。

【事例】

2-3. 業務の効率化につながる

データドリブン経営を行うことで、業務の効率化を実現できるというメリットがあります。

分析しやすい形でデータを収集・集計・蓄積できるプラットフォームや分析ツールなどを導入し、データドリブンに適したシステムの環境を整えることで、データ処理に関する業務を簡略化できるからです。

また、データドリブンで精度の高い判断に基づいて事業を進めれば、無駄な作業を減らせるので、効率化につながるでしょう。

【事例】

3. データドリブン経営の効果が出やすいケース

データドリブン経営は、すべての企業に有益な経営手法です。ただし企業の現在の状態によって、データドリブン経営を導入した効果が、出やすいケースとそうでもないケースがあります。

特にデータドリブン経営導入の効果を実感しやすいのは、次のような企業です。

【データドリブン経営の効果が出やすいケース】

なぜ、上記のような企業でデータドリブン経営を活用しやすいのか、解説します。

3-1. データを収集・蓄積している

売上や顧客の状態・需要変化など、自社のビジネスに関わるデータを日ごろから収集しており、ある程度蓄積ができている企業は、データドリブン経営の恩恵を実感しやすいでしょう。

データドリブン経営では、分析に使えるデータの種類や量が豊富であればあるほど、精度の高い経営判断ができるようになるからです。

一方で、

• データが収集できていない
• データはあるものの、各部署で分割して管理しており集約に労力を要する
• そもそも、いい加減な手入力をしていてデータの信頼性が低い

といった状況なら、データドリブン経営を行っても、思うような成果は出しにくいでしょう。

3-2. データの分析要員を確保できる

データの分析能力を持つ人材を確保できる企業は、データドリブン経営のメリットを速やかに享受できる傾向にあると言えるでしょう。

データ分析は、適当に集めたデータをそのまま分析すれば正解がわかる、といった万能なものではありません。

分析の目的に合わせて、

• どのデータを選ぶのか
• 実績をどのようにデータ化するのか
• 分析結果をどう解釈するのか

といったデータ分析の専門知識が無いと、データを活用すること自体が難しいので、人材の確保が必要なのです。

データ分析に詳しい人材がいないという企業は、データドリブン経営を始める前に人材確保をしておかないと、思うように効果が出ない事態に陥ってしまうでしょう。

3-3. データ分析で解決すべき課題が明確

データ分析でどのような課題を解決したいのか、何を知りたいのか、が明確な企業は、データドリブン経営を行うのに向いています。一方で、「データは活用したいけれど、何を知りたいのかと聞かれると不明確」というケースでは、データドリブン経営を導入しても成果を出しにくいでしょう。

種類や量が豊富なデータや分析方法の中から、どれを選ぶかによって得られる結果が変わるからです。最適な分析結果を得るためには、データなどを選ぶ基準となる分析の目的を定めておく必要があります。

「知りたいことが具体的に決まっているからこそ、データを分析して答えを出すことができる」ということを覚えておきましょう。

4. データドリブン経営を行う基本の流れ

データドリブン経営を行うには、システム環境を整備したうえで、次のような流れで進めていくとスムーズです。

以下で詳しく説明します。

4-1. データドリブン経営の導入に必要なもの3つ

データドリブン経営を行える環境にするためには、データの収集や蓄積をするプラットフォーム・データ分析のツール・データを活用できる体制の3つが必要です。

データドリブン経営を成功させるには、

• データベースや分析ツールといった情報システム面での環境
• データ活用に対する組織内の理解と協力体制といった人的な部分

の両面について整える必要があります。

4-2. データドリブン経営の流れ

データドリブン経営を行う際の基本的な流れは、次の5ステップです。なお、データ収集を始める前に、何のためにデータの収集・分析が必要なのか、目的を明確化しておきましょう。

データドリブン経営を成功させるには、上記のサイクルを繰り返し、継続して見直しを行うことが大切です。実際に計画を実行してみてわかった課題を踏まえて、分析の対象や手法を変えることで、さらに精度の高い情報が得られるようになるからです。

また、市場のトレンドなど企業を取り巻く環境は刻々と変わります。変化に速やかに適応するためにも、新しい分析を積み重ねて行く必要があるのです。

5. データドリブン経営成功のポイントはKPI

データドリブン経営を成功させるには、KPIを適切に設定することが欠かせません。KPIがうまく設定できていないと、データ分析に基づいて立てた計画を実行した結果をフィードバックしても、改善がうまく進まなくなるからです。

ここでは、KPIとはどのようなものか、データドリブン経営におけるKPI設定のポイントとは何か、を確認しておきましょう。

5-1. KPIとは

KPIとは、最終的な目標を達成するためにクリアしておくべき中間目標のことです。最終的な目標は1つだけですが、KPIは、多くの場合業務の中で具体的に達成すべき実績を複数設定します。

KPIを設定することで、最終目標を達成するために何をすればよいのかが明確になり、達成のハードルを下げることが可能です。

例えば、「売上1,000万円達成」を最終目標とする場合、KPIは「営業件数100件」「サイトのPVを30万件」などのように設定します。

5-2. データドリブン経営でKPIがポイントとなる理由

データドリブン経営を行う際にも、KPIを具体的に設定することが欠かせません。KPIは、データ分析結果に基づく施策に取り組んでみた結果をフィードバックする際に、成果があったかどうかを判断する指標の1つとして機能するからです。

KPIを適切に設定しておかないと、データドリブン経営を行っても、

• 最終目標達成につながる正しい施策が行えない
• 1つの施策にばかり注力しすぎて思うように成果が出ない

といった事態に陥ってしまいます。

データ分析結果を適切なアクションにつなげるためにも、最初に適切なKPIを設定しておきましょう。

例えば、Web上で提供するサービスの売上を増やしたい場合、新規数やリピート率・単価、サイトのどの段階で離脱するかなど、ユーザー数に影響するすべての要素をKPI候補として洗い出します。そして、KPI候補の中でも、もっとも達成度が低いものから優先してKPIとして設定していくと適切なKPIが設定できます。

6. データドリブン経営を軌道に乗せるための注意点

データドリブン経営を軌道に乗せるには、次の3つに注意する必要があります。

詳しい内容を見ていきましょう。

6-1. データの処理に時間をかけ過ぎない

分析に使うデータの収集・選別や前処理に時間をかけ過ぎないように注意しましょう。

信頼性の高いデータを多く蓄積するほど分析の精度は上がりますが、データを整えるために時間をかけ過ぎて分析に取り掛かれなくなってしまっては、いつまでも成果は出ないからです。

データ分析に基づいてアクションを起こしてみることで、判明する改善点なども多くあります。準備に時間がかかり過ぎているときは、データの完成度はほどほどにして、分析に着手することも大切です。

6-2. サイロ化に注意する

サイロ化とは、データやシステムなどの管理が、部署ごとに縦割りになってしまっている状態です。もともとデータを持っている各部署で分析を行った方が効率的なのではないかと考えがちですが、データドリブン経営を行う際は、サイロ化すると非効率なのでやめましょう。

データや分析結果は連携させることでさらに確度の高い結果を出せますが、サイロ化していると情報を集約するだけでも労力を要するからです。

また、分析ツールを部署ごとに導入してしまうと、コストも重複して発生してしまいます。

6-3. 効果が出やすい分野から始める

データドリブン経営を導入するときは、効果が出やすい分野を選んで始めるのがおすすめです。

データドリブン経営をするには、

• システム環境を整える
• データ分析の能力がある人材を確保する
• データの選別や分析

などにコストがかかるため、少しでも導入により利益が上がる分野を選ばないと、コストパフォーマンスが悪化するからです。

事業規模で言うと、小さい事業よりは大きい事業から始めたほうが、効果を実感しやすいでしょう。また、データがほとんどない分野よりは、蓄積のある分野を優先したほうが早く成果が出やすくなります。現在、データ分析をしなくても支障や課題が出ていない事業も、後回しでよいでしょう。

7. まとめ

データドリブン経営とは、蓄積したデータの分析結果をもとに経営判断をする手法のことです。グローバル化によるニーズの多様化などを背景に、取り入れる企業が増えています。

データドリブン経営で実現できることは、次のとおりです。

データドリブン経営は、

• データを収集・蓄積している
• データの分析要員を確保できる
• データ分析で解決すべき課題が明確

といった条件を満たす企業で、効果を出しやすい手法と言えます。

なお、データドリブン経営を行うには、データの収集や蓄積をするプラットフォーム・データ分析のツール・データを活用できる体制の整備が必要です。

また、正しいKPIの設定も欠かせません。

データドリブン経営を軌道に乗せるには、次の3つに注意しましょう。

データドリブン経営は、ビジネス課題を客観的な裏付けのもとに解決できる経営手法ですが、万能ではありません。今回ご紹介したポイントを押さえて、成果の出せる形で導入することが大切です。