データドリブンとは？
データドリブンとは、経験や勘だけでなく、収集したデータをもとに意思決定をする手法です。しかし、データドリブンは経営層など、一部の人だけが使う手法ではありません。
経営層だけでなくビジネスアナリスト、セールスマネージャー、人事のスペシャリストなど、組織内のあらゆる立場にいる人々の誰もがデータを用い、より良い意思決定を行っていく必要があります。
データドリブンによる効果
1. 経験や勘に根拠を与え再現性が生まれる
- これまでのビジネスにおける経営判断の大きな根拠となっていた経験や勘に、データによる根拠を与えられるようになったことは大きなメリットといえます。なぜなら、経験や勘は個人の能力に依存する要素であり、どうしても再現性が低くなってしまうリスクがあるからです。 しかし、経験や勘がデータの観点から裏づけられれば、担当者が変更したとしてもデータをもとに同様のロジックで意思決定できるようになります。データドリブンを実践することは、業務の属人化を防ぐことにつながります。
2. ボトルネックを特定できる
- ビジネスにおいては、思わぬところにボトルネックが潜んでいることがあります。一見してボトルネックがどこにあるかわからない場合、それを見つけ出して解決に導くには、どうしても時間がかかってしまいます。 しかし、データを収集して分析することができれば、思わぬところに潜んでいたボトルネックを早期に発見することができるのです。 よりパーソナライズされたマーケティングやサービスが可能になる 消費者のニーズが多様化している現在では、できるだけ一人ひとりに最適化された商品やサービスを提供することが、他社との差別化につながります。 消費者に関するさまざまなデータを収集し、それらのデータをマーケティングや商品開発に活かすことで、よりパーソナライズされたサービスが可能になるのです。
具体的な事例
- 事例1: Amazon
Amazonは、顧客の購買履歴や検索履歴を分析することで、個々の顧客に最適な商品を推薦するシステムを構築しています。このデータドリブンなアプローチにより、顧客満足度が向上し、売上も増加しています。 - 事例2: Netflix
Netflixは、視聴データを活用して新しいコンテンツの制作や配信を行っています。視聴者の好みや視聴履歴を分析することで、人気のある番組や映画を予測し、視聴者に最適なコンテンツを提供しています。 - 事例3: Starbucks
Starbucksは、店舗の売上データや顧客のフィードバックを分析することで、メニューの改善や新商品の開発を行っています。データに基づく意思決定により、顧客のニーズに応える商品を提供し続けています。
データドリブンを実現する要素
データドリブンな組織になるためには、ツール導入だけで実現できません。また優秀な人材を採用しただけでも同様です。理想とする組織になるためには、以下の3要素が全て揃っている必要があります。
- Data Culture：業務や経営に必要な活動にデータを重視する行動やマインド
- Data Literacy：ツールを利用してデータ分析や可視化を行えるスキル・知識
- Data Infrastructure：ツールやシステムがネットワークに繋がれ、最新のデータをいつでも使える状況
Tableauによるデータドリブンへのアプローチ
データドリブンへの変化をサポートしてくれるのがTableauです。Tableauはビジュアル分析プラットフォームです。Tableauが変化を促進すると言える理由は下記の通りです。
- フルパッケージな機能を持つため、データ準備に始まり可視化、分析、ガバナンスまでと企業活動に必要なことをTableauで一貫して行える
- ユーザーフレンドリーな操作で機械学習や統計などの高度分析も簡単に実践できる
- 盛んなコミュニティ活動を通して、分析や可視化手法を高め続けることができる
- 簡単な操作や美しいビジュアライゼーションを通して、ユーザーの好奇心や満足を高めることで、データがより身近なものに感じることができる
まとめ
- データドリブンは、データファーストで意思決定を行うこと
- データドリブンを実現するには3要素が揃っていること
- Tableauは組織がデータドリブンに変化することを強力にサポートする
参考
データドリブンとは？注目される理由やメリット、注意点などを解説 (tableau.com)
データカルチャー | テクノロジーとカルチャーでビジネス上の意思決定を促進 | Tableau
Tableau（タブロー）とは？｜Tableau