1. 問題提起と解決の重要性を明確化
データ活用は多くの企業にとって重要な課題となっていますが、実際には多くの企業が期待した成果を得られず、データ分析やビジネスへの活用が進んでいない現状があります。データ活用の「どう進めるべきか」「どこに課題があるのか」を段階的に解説し、成功へ導くステップをご提案します。
2. 専門家による実践的なアプローチ
2024年5月31日に開催されたウェビナー「データ活用のジャーニーに向けて踏み出そう」では、データマネジメントのリーディングカンパニーであるインフォマティカ・ジャパン株式会社の荒田執行役員をお招きし、データ活用の現状と課題についてディスカッションしました。これに加え、NSWが提供するデータマネジメントサービスや、年次イベント「Informatica World Tour 2024」の概要も紹介し、最新のトレンドやソリューションを共有します。
3. データドリブンな意思決定の必要性
現代のビジネス環境では、経営判断の迅速さと正確さが競争優位性を高めます。そのために必要なのが、社内に点在するデータの集約と可視化です。NDIソリューションズの事例では、ITリソースの不足が課題となっており、これを解決することでデータドリブン経営が実現されました。経営企画部門でも、データを活用して経営判断に役立てるためのアプローチが求められていますが、技術的な障壁が存在します。
4. ビジネスに貢献するデータ連携
SFAやERPなどのクラウドサービスを活用したデータ連携は、単なるデータの統合だけでなく、ビジネスインサイトの獲得を目的としています。これにより、顧客嗜好や売上トレンドの把握を迅速に行い、マーケティングや在庫管理の最適化が可能になります。しかし、データインサイトを獲得するためには、複数のデータソースから効率的に情報を統合・分析する仕組みが必要です。
5. Microsoft Power BIの活用
データ可視化の手段としてMicrosoft Power BIが有効です。Power BIを活用することで、企業内の様々なデータソースに接続し、AIを活用したデータ分析やグラフィカルなレポート作成を手軽に実現できます。これにより、ExcelやAccessでは困難なデータ分析のハードルが大幅に下がり、組織全体でのデータ共有やインタラクティブな分析が可能となります。
6. EC事業におけるデータ活用の重要性
特にEC事業では、新規顧客の獲得やリピーターの増加、売上・利益率の向上が重要な課題となっています。顧客データを活用し、パーソナライズされたWeb接客を実現することで、顧客の購買意欲を高めることができます。このプロセスでは、データの収集・分析・施策の実行が重要であり、これを一連の活動として継続するスキルとリソースが不可欠です。
7. ノーコードでのデータ連携と最適化
データの統合と活用基盤の構築には、専門的な知識やスキルが求められますが、ノーコードのツール「HeatWave」や「CData Sync」を使用することで、この課題を解決できます。これらのツールを活用することで、CRMやERP、SFAなどのデータソースを直感的に統合し、効率的に分析を行うことが可能になります。さらに、AutoMLを利用して機械学習モデルの構築や運用も自動化され、非専門家でも高精度な予測モデルを作成できます。
8. データ運用の課題解決と次のステップ
多くの企業がデータ基盤の構築に苦労している中で、当社ではデータ活用の伴走支援サービスを提供しています。これにより、企業が直面するリソース不足やスキルギャップを補い、施策の提案から実行、フィードバックまで一気通貫でサポートします。データ活用の成功を目指す企業にとって、ノウハウ・リソース不足を克服するための実践的なアプローチをご紹介します。
以上の内容を通じて、企業のデータ活用における課題とその解決策を包括的にご案内し、より具体的な施策を提案することができます。
1. データ運用を伴走支援するコンバージョン最適化サービス
顧客データを活用したWebマーケティングは、企業の成長に欠かせない要素です。しかし、データの解析や活用には高度なスキルとリソースが必要です。そこで、私たちはコンバージョン最適化サービスを提供し、企業のデータ運用をサポートします。Fanplayrを活用したデータ解析やターゲット解析、施策実施からフィードバック提案まで、専任チームが一気通貫で伴走支援し、企業のWebマーケティングを強化します。EC事業を運営されている企業で、データ活用に行き詰まりを感じている方に特にお勧めのサービスです。
2. ツール導入後に成果が出ない理由と課題解決のアプローチ
多くの企業は、データ活用の重要性を理解し、BIツールなどの導入を進めています。しかし、「ツールを導入したが使いこなせていない」や「必要なデータがすぐに手に入らない」などの声が頻繁に聞かれます。高額な投資をして構築したデータ活用基盤が現場で活用されず、ビジネスの足かせになるケースも少なくありません。これらの問題を解決するためには、企業のデータ運用をサポートし、ツールを活用して実際に成果を出すための継続的な支援が不可欠です。
3. 現場のニーズとツール機能のギャップを解消するための対策
企業がデータ活用で苦戦する理由の一つは、現場のニーズと導入ツールの機能にミスマッチがあることです。多機能なツールであっても、現場の意見が十分に反映されないまま導入されると、使いこなすのが難しく、運用に支障をきたします。また、ビジネス環境の変化に柔軟に対応できない基盤では、長期的なデータ活用の成功は見込めません。現場のニーズを的確に把握し、それに応じた柔軟なツール活用のサポートが求められます。
4. データドリブンな意思決定を支えるデータ集約と可視化の重要性
経営環境が激しく変化する中、経営者には迅速で正確な意思決定が求められます。そのためには、企業内の様々な部門に散在するデータを集約し、可視化して分析するプロセスが必要です。しかし、非IT部門主導でのデータ活用は、システムの分散やITスキル不足によって多くの障壁に直面しています。この課題を解消し、データドリブンな意思決定を支えるために、効率的なデータ収集と可視化の仕組みを導入することが急務です。
5. データ品質の向上とエラー対応負荷の軽減
DWHや分析環境の導入後に、多くの企業で見られる課題はデータ品質の低さやエラー対応の負荷です。データエンジニアは、問題の原因を特定し、手作業で修正することに多くの時間を費やしており、本来の業務が滞るケースも多くあります。IoTデバイスや営業システム（SFA）からのデータ転送エラーや誤入力が、データ品質の低下を招いていることも少なくありません。こうした品質問題に対処するために、データ品質診断を実施し、根本的な課題を明らかにすることが重要です。
6. データドリブンな組織文化の醸成とビジネス成果の向上
データを活用した意思決定を進めるためには、単にツールを導入するだけでなく、データドリブンな組織文化を醸成し、継続的にデータを活用する環境を構築することが不可欠です。これにより、柔軟かつ迅速な意思決定が可能となり、結果としてビジネス全体のパフォーマンスを向上させることができます。データ活用に課題を感じている企業や、複雑なBIツールの運用に苦戦している方は、ぜひこの機会にデータドリブンなビジネス成果を実現するためのアプローチを検討してください。
結論: データ運用の伴走支援で実現する持続的な成果
データ運用を成功に導くためには、ツール導入だけでなく、現場のニーズに合わせた運用支援と、データ品質の向上を目指した包括的なサポートが必要です。私たちの伴走支援サービスは、企業がデータを活用して成果を出すための持続的な運用体制を構築し、ビジネス成長を支援します。
1. データ運用を伴走支援するコンバージョン最適化サービス
顧客データを活用したWebマーケティングは、企業の成長に欠かせない要素です。しかし、データの解析や活用には高度なスキルとリソースが必要です。そこで、私たちはコンバージョン最適化サービスを提供し、企業のデータ運用をサポートします。Fanplayrを活用したデータ解析やターゲット解析、施策実施からフィードバック提案まで、専任チームが一気通貫で伴走支援し、企業のWebマーケティングを強化します。EC事業を運営されている企業で、データ活用に行き詰まりを感じている方に特にお勧めのサービスです。
2. ツール導入後に成果が出ない理由と課題解決のアプローチ
多くの企業は、データ活用の重要性を理解し、BIツールなどの導入を進めています。しかし、「ツールを導入したが使いこなせていない」や「必要なデータがすぐに手に入らない」などの声が頻繁に聞かれます。高額な投資をして構築したデータ活用基盤が現場で活用されず、ビジネスの足かせになるケースも少なくありません。これらの問題を解決するためには、企業のデータ運用をサポートし、ツールを活用して実際に成果を出すための継続的な支援が不可欠です。
3. 現場のニーズとツール機能のギャップを解消するための対策
企業がデータ活用で苦戦する理由の一つは、現場のニーズと導入ツールの機能にミスマッチがあることです。多機能なツールであっても、現場の意見が十分に反映されないまま導入されると、使いこなすのが難しく、運用に支障をきたします。また、ビジネス環境の変化に柔軟に対応できない基盤では、長期的なデータ活用の成功は見込めません。現場のニーズを的確に把握し、それに応じた柔軟なツール活用のサポートが求められます。
4. データドリブンな意思決定を支えるデータ集約と可視化の重要性
経営環境が激しく変化する中、経営者には迅速で正確な意思決定が求められます。そのためには、企業内の様々な部門に散在するデータを集約し、可視化して分析するプロセスが必要です。しかし、非IT部門主導でのデータ活用は、システムの分散やITスキル不足によって多くの障壁に直面しています。この課題を解消し、データドリブンな意思決定を支えるために、効率的なデータ収集と可視化の仕組みを導入することが急務です。
5. データ品質の向上とエラー対応負荷の軽減
DWHや分析環境の導入後に、多くの企業で見られる課題はデータ品質の低さやエラー対応の負荷です。データエンジニアは、問題の原因を特定し、手作業で修正することに多くの時間を費やしており、本来の業務が滞るケースも多くあります。IoTデバイスや営業システム（SFA）からのデータ転送エラーや誤入力が、データ品質の低下を招いていることも少なくありません。こうした品質問題に対処するために、データ品質診断を実施し、根本的な課題を明らかにすることが重要です。
6. データドリブンな組織文化の醸成とビジネス成果の向上
データを活用した意思決定を進めるためには、単にツールを導入するだけでなく、データドリブンな組織文化を醸成し、継続的にデータを活用する環境を構築することが不可欠です。これにより、柔軟かつ迅速な意思決定が可能となり、結果としてビジネス全体のパフォーマンスを向上させることができます。データ活用に課題を感じている企業や、複雑なBIツールの運用に苦戦している方は、ぜひこの機会にデータドリブンなビジネス成果を実現するためのアプローチを検討してください。
結論: データ運用の伴走支援で実現する持続的な成果
データ運用を成功に導くためには、ツール導入だけでなく、現場のニーズに合わせた運用支援と、データ品質の向上を目指した包括的なサポートが必要です。私たちの伴走支援サービスは、企業がデータを活用して成果を出すための持続的な運用体制を構築し、ビジネス成長を支援します。
4つのデータ駆動型戦略
現代のビジネスにおいて、正しいデータが自然に集まるのをただ待つ余裕はありません。経済、社会、消費者行動、そして技術の変化が急速に進む世界では、データを迅速に活用し、これを基にした意思決定が企業の成長と成功を左右します。
データ駆動型のアプローチを採用することで、企業は変化に即応し、顧客に価値を提供し続けることができます。単なる生き残りを超えて、変化に適応し、将来的に成長し続けるためには、現在のビジネス環境が示すトレンドを捉え、それが1年後、5年後、10年後にどのようなインパクトをもたらすのかを予測することが不可欠です。これができない企業は、競争から脱落するリスクを抱えることになります。
実際に、データ駆動型企業はデータを活用していない企業に比べ、はるかに高い成功率を誇ります。マッキンゼーの調査によると、データに基づく分析を行う企業は、新規顧客獲得の可能性が23倍、平均を上回る利益率を達成する可能性が19倍も高いという結果が出ています。
このガイドでは、ビジネスにおける最重要な意思決定に必要なデータをどのように取得し、活用すべきかを明確に解説します。データの入手や活用に苦労したり、高額な費用をかけることなく、迅速かつ高品質なデータへのアクセスを確保できる手法について説明します。
低品質のデータや速度の遅いデータに頼る必要はありません。今すぐ行動し、将来の意思決定に向けて最高品質のデータを確保するための青写真を描きましょう。このガイドでは、データベンダーパートナーやITエコシステムを検討する際に押さえておくべき4つの重要な戦略について解説します。
4つのデータ駆動型戦略の概要
データアクセスとインテグレーションの最適化
組織全体でデータにスムーズにアクセスし、迅速にインテグレーションを行うための基盤を整えることが重要です。これにより、ビジネスのスピードに合わせた意思決定が可能になります。
データの質と信頼性の向上
正確で信頼性の高いデータは、ビジネスの根幹を支える要素です。データリネージュやガバナンスを確立することで、データ品質を確保し、意思決定の精度を高めます。
リアルタイムデータ分析の導入
現在進行中の市場動向や顧客行動に迅速に対応できるよう、リアルタイムでデータを分析する環境を構築します。これにより、迅速な対応が求められるビジネス環境において競争優位を確保します。
柔軟なITインフラの構築
クラウドやオンプレミスを含むハイブリッドなITインフラを活用し、変化するビジネスニーズに対応できる柔軟性を持つことが、データ駆動型のビジネス戦略を成功に導きます。
この4つの戦略を実行に移すことで、企業はデータ駆動型のアプローチを最大限に活用し、変化する市場環境に対して迅速かつ効率的に対応できるようになります。
データ連携によるビジネス貢献成果の向上
1. データ連携のビジネス価値と「データインサイト」
SFA（営業支援システム）やERP（統合業務管理システム）など、クラウドサービスの普及に伴い、複数のシステム間でのデータ連携が容易になっています。この連携によって、企業は「データインサイト」、すなわちビジネスの機会や問題を発見するための深い洞察を得ることが期待されています。データインサイトは単なるデータの収集に留まらず、経営戦略や業務改善に直結する意思決定をサポートするものです。たとえば、顧客の購買傾向や市場トレンドを正確かつ迅速に把握できれば、マーケティング戦略や在庫管理、販売計画をタイムリーに最適化することが可能です。
2. データインサイト獲得における課題と自動化の重要性
しかし、データの統合や分析には多大なリソースが必要です。企業からは「データの可視化や分析が思うように進まない」「自動化したいが、その実装に時間とコストがかかる」といった課題の声が多く聞かれます。特に、データ連携そのものはできても、そこからビジネスに価値を与えるインサイトを得るためには、データのクリーニングや前処理、さらに分析手法の適用が必要であり、これが多くの企業のボトルネックとなっています。データ処理の自動化が進めば、特定の担当者に依存せずに、より迅速かつ効率的な分析が実現できます。
3. クラウド型データ連携プラットフォームの活用による効率化
こうした課題に対しては、クラウド型データ連携プラットフォームを活用することで解決が可能です。このプラットフォームは、複数のSaaS（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）間のデータを自動的に統合し、可視化・分析を効率化します。また、既存システムとの連携をサポートするだけでなく、新規システム導入後のデータ利活用も円滑に進めることができます。データインサイトを効果的に活用し、迅速な意思決定を目指す企業にとって、こうしたツールは不可欠です。
データ活用・分析の現状と課題
1. 企業のデータ活用状況に対する実態調査
データ活用・分析の進捗に関する調査では、「とても進んでいる」と回答した企業はわずか7.0％に過ぎません。「どちらかといえば進んでいる」を含めても全体の40％にとどまり、多くの企業はデータ活用の段階にまだ大きな改善の余地があることが示されています。特に「データ活用があまり進んでいない」との回答が多く、データを活用した戦略的な意思決定が難しいという状況が伺えます。
EC事業におけるデータ活用の重要性
1. EC事業における課題とデータ活用の役割
EC事業を展開する企業では、新規顧客の獲得、リピーターの増加、LTV（顧客生涯価値）の向上、さらには売上や利益率の改善など、多くの課題が存在します。これらの課題に対して、顧客データを活用したWebマーケティング戦略の実践が重要視されています。具体的には、顧客データの収集・分析を通じて、個々の顧客の行動やニーズを把握し、そのデータに基づいた施策を打つことが、事業の成長を支える鍵となります。
2. データ活用に関するよくある課題
しかし、多くの企業は「どこから手をつけるべきかわからない」「必要な人材やリソースが不足している」といった課題に直面しています。このような場合、まずはデータの収集・管理の基盤を整え、効率的にデータを分析できる環境を構築することが重要です。また、データ分析に特化した専門チームを作り、分析結果に基づくアクションを速やかに実行する体制を構築することが、課題解決への第一歩となります。
データ連携・分析によって得られるインサイトを最大限に活用することで、企業は競争優位を確立し、ビジネス成果を向上させることが可能です。