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DX推進における、データ活用の重要ポイントとは?

Posted by ADDIX on Dec 3, 2020 3:40:47 PM

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。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。

 
(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】画像: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。

  【データの活用方法】
1.現状の把握
2.意思決定
3.将来の予測
4.業務の自動化・効率化・最適化
5.新たなビジネスモデルの創出


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  

……など


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】dx3_sub2

【企業のデータ活用プロセス】

<基本プロセス>
  1.データを集める
  2.データをつなぐ(データ統合・整理)※
  3.データをためる(データ蓄積)
  4.データの集計・可視化・分析(ダッシュボード、レポート)

<さらなる活用プロセス>
  5.機械学習・AIを活用した未来予測を行い、企業活動へ活用
  6.データ販売や新商品開発など、新規ビジネスの創造

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」「ためる」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?】
dx3_sub3

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。また、価値あるデータの蓄積にはデータパイプラインの活用が有効です。

 


関連リンク

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DX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させ、経済的価値を産み出す資産であるデータを適切に維持・管理。企業活動を支えるインフラとしてのデータ活用基盤を整備。
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Topics: DX