テクノロジーの急速な進化を受け、デジタルトランスフォーメーション（DX）は多くの企業にとって注力すべき経営課題となっています。デジタル変革であるDXを推進するためには、新たな価値創出につながるデータ活用が鍵となります。
これまでの記事では、DXにおけるデータの重要性やデータ活用環境の構築手法についてご紹介してきました。（DXにおけるデータ活用の重要性については、こちらの記事にて触れています。）本記事では企業がデータの力を最大限に活かし、DXを推進していくために重視すべきポイントをまとめました。
| 【目次】 （１）DXの進行フェーズとデータ活用例 １．DXのスタートでは、保有データの洗い出しからデータプロセスを可視化する ２．データの有効な活用法を考える （２）企業のデータ活用のプロセスは？ １．データ活用のプロセス ２．データ活用は価値ある資産を「集めて」「蓄積する」ことから ３．ビジネスにデータによる強みを供給する、データパイプラインを構築するために まとめ |
（１）DXの進行フェーズとデータ活用例
１．DXのスタートでは、保有データの洗い出しからデータプロセスを可視化する
今、自社のDXの現状はどのフェーズにあるでしょうか。
これからDXに向けたデータ活用を始める場合には、データ基盤の構築にむけて「自社保有データの洗い出し」からスタートします。
たとえば、部署ごとに必要なデータ、見るべきデータが異なることで、蓄積しているデータが分散していたり、利用しているツールが異なっていることでデータの形式が異なっていて活用が難しいといったことがあります。
各部署で保有しているデータが何なのか？どのツールを利用しているのか？またツール同士の連携が可能なのか？など、社内でのデータソースと仕様を可視化・整理する必要があります。加えて、本来自社にとって必要なデータが何かを定義し、そのデータ収集方法を考える必要もあります。
【マーケティング担当者と散在するデータ】
２．データの有効な活用法を考える
企業におけるDXでは、多種多様なデータを有効かつ効率的に活用したデジタル変革が求められます。
データ活用によって実現できることは主に次の５つです。
自社のDXの進行フェーズやデータ活用のレベルによって、５つのうちのどこに注力するかは変わってきます。
1～５の番号は、DXの進行フェーズとほぼ連動しています。
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【データの活用方法】 |
実際の活用例としては、次のようなものが考えられます。
【データ活用例】
・顧客情報の分析に基づいたパーソナライズドされた顧客体験を提供する
・お客様センターと顧客との会話データを収集・分析し、チャットボットのシナリオ設計にに活用する
・行動データやインサイトをAIで解析して新たなビジネスを創出する
データ活用では、まず最初に「1．現状の把握」と「2．意思決定」から始めて、データの可視化を実行します。ここまで出来れば実務の運用は可能です。
ただし、この段階で可視化だけに特化したツールやサービスを採用してしまうと、将来的にデータ活用レベルをさらに進めて「3．将来の予測」以降を実施しようとした時に困るケースがあります。
スタートの段階から、将来の変化に柔軟に対応でき、かつ、BIツールなど高度な分析ツールや機械学習・AIサービス、MAなどと容易に連携可能な、拡張性の高い仕組みを構築しておくと便利です。
（２）企業のデータ活用のプロセスは？
１．データ活用のプロセス
データ活用を、今度はプロセスに分けて見ていきましょう。
企業のデータ活用のプロセスを、活用のステップに分けて図解したものが次の図です。
【データ活用のプロセス】
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【企業のデータ活用プロセス】 ＜基本プロセス＞ |
ステップ４までがデータ活用の基本プロセス、5以降がより高度な活用プロセスとなります。DXの推進においては、将来的にはこの5以降の活用プロセスまで視野に入れておくことが重要です。
２．データ活用は『価値ある資産』を「集めて」「蓄積する」ことから
数多くのデータを集めても、そのデータが活用しにくい状態で保管されていたとしたらどうでしょうか。
さまざまな形式のデータを収集した時の形式のまま蓄積しておいた場合、そのまますぐに分析や可視化などに使うことはできません。
そうならないためには、誰でも取り出しやすく、活用しやすい状態でデータを蓄積できるよう、集めたデータ、まず統合・整理・加工などの処理を行っておく必要があります。
３．ビジネスにデータによる強みを供給する、データパイプラインを構築するために
価値あるデータ資産を蓄積するためには、データ統合・整理といった処理が必須です。
データを整えて資産に変える、この「データ統合・整理・加工」の一連のプロセスをデータパイプラインといいます。
データパイプラインは、ビジネスにデータを供給するためのパイプラインです。石油を供給するために存在する石油パイプライン同様、データパイプラインでは、このパイプを通って価値あるデータがビジネスの場に活用されることを目指します。
【データパイプラインとは？】
まとめ
DXを成功させるための道筋として、保有データの把握から着実にデータ活用を進めていくことがポイントです。
データ活用を始める際に重視すべきポイントは、「価値あるデータが蓄積できるようにする」こと、「変化に柔軟に対応できる、拡張性の高いデータ基盤を構築する」ことです。
将来の拡張性においては、GCPやAWSなどのクラウドデータ基盤を活用した構築は、有力な選択肢の１つとなります。
