意思決定プロセスにお悩みですか？また、改善したいとお考えでしょうか？
昨今、競争力を保つために、多くの組織は、組織の意思決定に今までの本能的な直感による判断をやめ、データ中心による判断に移行しています。

ビジネスのあらゆる側面を担うテクノロジーは、生成されたデータを使用して組織内で起きていることを正確に把握することができます。さらに、情報を使用してさまざまな仮説やシナリオを実際に試すことで、ビジネスをより機敏にすることが可能となります。

では、これらの利点を得るために、必ずしもデータサイエンティストになる必要があるでしょうか？答えは「NO」です。あなたの経営意思決定をデータドリブンにしてください。ここでは、データドリブン経営をするためのいくつかのステップをご紹介します。

直観とデータ：データドリブン型の意思決定から得られるもの

現在、世界中のトップ企業は自身のビジネスについて意思決定をする際にデータを使用しています。彼らがそういった方法を用いている理由は、ビジネスの洞察に頼るだけではなく、データに焦点を移すことで、競合他社と比べて戦略的優位性を獲得したからです。

業績の良い企業（40%）はより少なく、遅れをとっている企業（70%）は経営判断の大部分を直感や経験に基づいて行っています。言い換えると、直感で意思決定を行っているビジネスよりも、データドリブン型の意思決定をする組織の方がより多く競争のトップに立っているのです。

データドリブン型組織になることで得られるメリットをいくつか以下に列挙します。

1.  データを有効に活用している先進的な企業の中で競争力を保つことができます。
2. データドリブン型企業はより顧客中心型であり、顧客とその動きについてより深い洞察を楽しむことができます。
3. コスト効率–大量のデータを保管する場合、特にコンプライアンスの目的でのみ使用する場合は、コストがかかる可能性があります。データを有効にして、利益になるように活用してください。
4. 新しい機会、または見逃した機会を発見して、企業の成長と改善を助けます。
5. より機敏になることで、市場や革新に対応することができます。

 

データに惑わされないようにする

大量のデータを好きなように使えばビジネスのやり方の改善につながるとは限りません。

データは、そこから引き出すことができる洞察と同じくらい貴重なものであり、出回っているすべての情報を使うと簡単に道に迷ってしまいます。

そこから真の価値を引き出すための鍵は、どのデータを使うべきかを特定することです。使用するメトリクス（ページビューやコンバージョンなどの測定するもの）によって、データドリブン型の意思決定がどれほど成功するかが決まります。あなたが見なければならないのは、成長において最も重要なビジネス領域です。

あなたが尋ねるべきいくつかの質問を以下に挙げます：

1.  データはどこから来たのか？それは本当に代表的なものなのか？
2. データに基づいて仮説を立てたとき、その仮説は異なる一連の結果においても有効だろうか？
3. 独立変数は結果を変えるだろうか？
4. 異なる分析アプローチを使用できるだろうか？

 

よりデータドリブン経営を行うための5ステップ

これらすべてを念頭に置いて、さらにデータドリブン型経営を行いましょう。

ステップ1:戦略

データドリブン型の意思決定は、極めて重要な戦略とともに始まります。この戦略は、あなたのビジネスに不要なデータをすべて取り除くことによって、あなたの注意を引くのに役立ちます。

まず、あなたの目標を特定します。データはあなた何をもたらしてくれるでしょう？もしかすると、あなたは新しい手掛かりを探しているか、または、どのプロセスが働いていて、働いていないのはどこなのかを知りたいのではないでしょうか。

あなたのビジネスの目的を考察し、それに沿った戦略を立てましょう。そうすれば、ビッグデータが提供する様々な可能性に惑わされることはありません。

ステップ2:鍵となる領域の特定

データは、顧客とのやり取りから従業員が使用しているマシンまで、あらゆるところから組織に流れ込んできます。複数のデータソースを管理すること、そして、どの領域が最も利益をもたらすのかを特定することは必要不可欠です。重要なビジネス戦略を達成する鍵となるのはどの領域でしょうか？それは例えば、財務または業務である可能性もあります。

ステップ3:データの特定

分析結果から最大の利益を得るビジネスの領域と、取り組みたい問題を特定できたので、これからすべての緊急課題を解決するデータセットを定めていきましょう。

これには、既に所有しているデータを調べ、最も価値のある情報をもたらすデータソースを見つけることも含まれます。これを行うことで、データの合理化に役立つでしょう。注意したいのは、異なる部門が別々のシステムを使用すると、不正確なデータレポートが作成される可能性があるということです。最良のシステムは、異なるソースからのデータを相互分析することができるものです。

ビジネスの目的に応じてデータを定めることで、データストレージのコストを抑えることができます。また、最も有用な洞察を確実に得られるのは言うまでもありません。

本当に必要なデータだけに焦点を絞ることでコストに注視（注力）でき、取締役会は満足するでしょう。

ステップ4:データの収集と分析

データを管理するキープレーヤーを決めてください。これは一般的に部門の代表になるでしょう。とは言え、最も有用なデータはあらゆるレベルで収集され、外部ソースと内部ソースの両方から収集されるため、ビジネス全体で何が起きているか十分に把握できます。

効果的にデータを分析するために、すべての個別データソースに接続する統合システムが必要な場合があります。必要なスキルレベルは、何を分析する必要があるかによって変わります。クエリが複雑になればなるほど、より専門的なスキルが必要になるでしょう。

一方で、単純な分析では、例えばExcel使う以上の知識は求められない場合もあります。ある分析プラットホームでは、誰もがデータにアクセスできるようなアクセシビリティーを提供しています。そうすることで、全従業員をつなげ、組織をより結束させることができます。

データへのアクセスが容易になればなるほど、人々がデータから洞察を得られる可能性が高まります。

ステップ5:洞察から行動への転換

データから収集した洞察を提示する方法によって、どれほど役立つデータを手にいれたかが決まります。

複雑なデータセットでさえもあなたの洞察を意思決定者にわかりやすく提示することができる、複数のビジネスインテリジェンスツールがあります。

もちろん、それは美しい写真を提示することではなく、データの関連性がわかるように洞察を視覚化することです。それによって、どのような行動をとる必要があるか、そして最終的にこの情報をビジネスでどのように使用できるのかをより簡単に見ることができます。

例を見てください:

データに基づいたレッスンであなたのビジネスを形成しましょう

データドリブン型の組織になることは、組織に所属する全員が、朝から晩までビジネス上の意思決定を、データを利用して決断をすることを意味します。そのためには、全社利用が前提となり、パフォーマンスや使いやすさを考慮した分析ツールを選ぶ必要があります。

「データドリブン型の組織になる」とは、誰もがデータの価値とそれを最大限に活かす方法を知っている組織文化を再編成することです。

変化はトップから来なければならず、企業文化の変換はリーダーシップを発揮することを意味します。リーダーが座ったまま注意喚起をする最良の方法は、分析が組織にどれほどの価値をもたらすかを示すことです。

こうした洞察をビジネスに直接適用し始めると、それを意思決定プロセスで使用することが組織内に組み込まれ始めるでしょう。

 

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本記事は、Sisense社の許諾のもと弊社独自で記事化しました。
https://www.sisense.com/blog/5-steps-to-data-driven-business-decisions/

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