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データを活用できない原因は? うまく活用する方法と3つのポイント

「ビジネスを成功させるためにデータ活用に関する取り組みを進めているものの、思ったように活用できない」とお悩みではありませんか。この記事では、企業のデータ活用を阻む主な原因を紐解き、どうすれば解決できるかを3つのポイントに分けてご紹介します。

データを活用できない原因は? うまく活用する方法と3つのポイント

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データ活用が求められる背景

近年では、データ活用を推進する企業が増加しています。その背景には、2000年頃からスタートアップしたGAFA(Google・Apple・Facebook・Amazon)の台頭があるでしょう。GAFAは大規模なプラットフォーマーとして、さまざまな業界へ進出し、顧客の購買データなどをきめ細やかに蓄積・活用することで、飛躍的に成長を遂げてきた経緯があります。

そもそも企業におけるデータ活用とは、日々社内に蓄積されるデータを使って、ビジネスを推進していくことを意味しています。データ活用がうまくいけば、リアルタイムに素早く現状を把握し、勘や経験則といった不確かな指標ではなく、確固たる根拠に基づいて経営の意思決定を下せるメリットがあるのです。

米Splunk社が同Enterprise Strategy Group(ESG)と共同で実施した調査によると、データ活用が進んでいる企業は、実際にすべての国の全業界において、コスト削減や収益拡大に成功しているとのことです。つまり、データ活用の成熟度は収益やコストに直結し、企業の競争優位性に大きな影響を与えるといっても過言ではないでしょう。

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データ活用がうまくできない企業によくある問題とは

では、データ活用がうまくできない企業には、一体どのような問題が潜んでいるのでしょうか。以下では、企業のデータ活用を阻害するよくある問題について解説します。

データ活用をデータ分析と区別できていない

まずありがちな問題としては、「データ活用」と「データ分析」を区別できていない点が挙げられます。データ分析は、何らかのデータを統計的に処理・分析するという、あくまでも「手段」にほかなりません。しかし、難解なモデル構築などで目の前のデータを処理しているうちに、本来のデータ活用の目的を見失い、分析自体が目的化してしまうことがよくあるのです。

分析に都合のよいデータをとりあえず分析した結果、得られた知見をもとに施策を立案するというのは本末転倒であり、本来の課題の解決にはならないことに注意が必要です。

目的が定まっていない

データ活用が阻害されている企業では、最初に行うべき目的の設定作業を疎かにし、手当たり次第に「データ収集」をしたり、それらしく「グラフ化」をしてしまったりする傾向があるといわれています。そのため、ツールの整備やデータ収集は問題なく進められても、それらをうまく使いこなせない、という事態にしばしば陥ってしまうのです。

「とりあえず、データ分析をすれば何かが見えてくるはずだ」と楽観視するのではなく、まずは理想と現状のギャップを把握し、解決したい目的や課題を定める必要があります。そして、そのために必要なデータは何か、そのデータから得られた分析結果をどのようにビジネスに反映させていくか、というところまでストーリーを立てておくことが重要です。

データ活用の環境が整っていない

社内にデータ活用に必要な環境が整っていない、という問題もあります。特に危惧されているのが、データ活用を推進できるIT人材の不足です。これは先述した、データ分析とデータ活用の混同が生じる一因にもなっています。

データ活用のためにデータ分析を実施する場合、適切なプラットフォームを構築したうえで、さらに分析ツールを使いこなすスキルも必要となります。また、もしビジネス現場での経験による知見がなければ、分析結果に対して適切な仮説が立てられません。つまり、データ活用には、適切なプラットフォーム構築やデータ分析スキル、自社の業務上の知識や現場勘などが求められるといえるでしょう。

データ活用を成功させる3ポイント

ここからは、データ活用を成功させるために押さえるべき3つのポイントについてご紹介します。

1. データ活用の目的を明確化する

企業のデータ活用を成功させるためには、課題解決に向けて何を知りたいのか、「分析の目的」をしっかり定めることが重要です。そして、その目的に応じて解決方法を仮説立てておきます。

なぜ仮説を立てるかというと、多くの情報が入っているデータソースの中から、注目すべきポイントが浮き彫りになり、価値ある特徴を見出せるからです。もし、手元にあるデータだけで課題が解決できなければ、あらためて必要なデータを集められるようにするなど、分析に必要な仮説やモデルの見直しを適宜行うことも必要です。

2. データ活用できる組織体制を整える

すでにご紹介したように、データ活用には統計の知識を持ち、分析ツールを使うためのスキルを持った人材確保が急務ですが、それにもハードルがあります。

外部から人材を確保する場合は、市場の相場を鑑みると、ある程度高待遇でデータサイエンティストを雇用する必要があり、その旨を経営層に理解してもらわなければなりません。一方、内製化し社内で育成するとしても、統計学やデータベース、分析ツールの習得には数年単位での期間がかかることを、あらかじめ覚悟しておかねばなりません。

人材を確保できたら、必要なタイミングで必要なデータを積極的に共有・活用できる、部門横断的な連携体制も整えておくことが大切です。さらに、ビジネスにおいてはスピードが求められるため、分析結果に基づき意思決定できる人が誰なのかについても決めておくとよいでしょう。

3. 質の良いデータを集められる技術的な環境を整える

データ活用を成功させるためには、良質なデータを効率よく集められる技術的な環境づくりも重要なポイントです。たとえば、社内のさまざまなシステムに分散しているデータの中から、必要なデータを手作業で集めたり加工したりするのは効率が悪く、大きな負担がかかります。そのため、技術的な制約を抑えた効率的なデータ基盤を構築することが求められます。

ただ、データ分析・活用に足るシステムを自社で構築しようとすると、それらの知識に精通したメンバーの確保という新たな課題も生まれてくるでしょう。そのような課題を解決するため、さまざまな企業から注目を集めているのが、Microsoft社が提供する「Azure Synapse Analytics」です。

Azure Synapse Analytics は、複数のシステム上でバラバラに散らばった大量のデータを瞬時に抽出・加工できる、データ統合プラットフォームです。Microsoft 365 を筆頭に、さまざまなシステムやツールと連携できます。データを取得するためのコネクターが90種類以上もあるため、最小限の手間や開発コストで、効率よく必要なデータを集められるのが魅力です。

また、Azure Synapse Analytics は使い勝手のよさという点でも高く評価されています。従来、各種ツールと連携させる際には不可欠だったコーディング作業ですが、基礎的な連携については画面上のドラッグ&ドロップなど、ごく簡単な操作のみで完結し、ノーコードで設定できる特徴があります。

さらに、Azure Synapse Analytics はMicrosoft製品のため、すでに導入済みのMicrosoft製システムと親和性があり、スムーズな連携が可能な点も見逃せません。このように、柔軟かつ拡張させやすいAzure Synapse Analytics のようなツールを導入すれば、企業のデータ活用に大きく貢献できるでしょう。

まとめ

企業のデータ活用を実現するには、目的の明確化や組織体制の整備はもちろん、質のよいデータを収集できる技術的な環境の構築も必要です。もし、データ分析環境について課題をお持ちであれば、Microsoft社のデータ分析基盤「Azure Synapse Analytics」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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