データ活用の課題とは？原因や解決策について解説
データ活用はビジネスにおいて重要な役割を果たしていますが、その実現にはさまざまな課題が潜んでいます。データそのものの品質やセキュリティの確保、組織内での効果的な活用など、多岐にわたる課題が企業を取り巻いています。
本記事では、データ活用における主要な課題を探り、それに対する有益な対策を検討します。データの潜在力を最大限に引き出すために、これらの課題にどう立ち向かうべきか、詳細に解説していきます。
目次
データ活用とは
データ活用とは、膨大な情報（データ）を取り扱い、これを分析・選定・再構築し、付加価値を生み出し、さらに企業のビジネス拡張や課題解決を実現するための手段です。データマイニングやデータ分析というその概念は、現在のビジネス成功に大きく影響しています。
データを活用することで、市場動向の予測、消費者行動の解析、新商品の開発、広告戦略の仕立て、など、様々な業務に対する具体的なアクションを取ることが出来ます。過去の取引データや消費者の行動記録といった情報を解析することで、未来の予測や戦略立案も可能となります。
多くの企業がデータ活用に取り組みつつありますが、その方法や結果の評価は難しく、効果的なデータ活用のための検討と実施が求められています。データ活用に取り組む企業にとっては、適切な方法や考慮すべき点を理解することが重要となります。
データ活用の現状とは
このセクションでは、データ活用の現状に焦点を当て、その詳細を紹介します。
大企業を中心に進むデータ活用
大企業ではデータを最大限に活用しようという流れが高まっており、多角的な視点からの意思決定が行われています。
大企業では、データを活用してビジネスプロセスの改善、消費者の深層ニーズの理解、新商品の開発、既存製品の改良などに取り組んでいます。さらに、機械学習やAIの進歩により、大規模なデータを短期間で分析し、重要な知見を得ることも可能になりました。
しかしながら、デジタルデータの活用は大企業だけが行っているわけではありません。中小企業やスタートアップもまた、データ活用に積極的に取り組んでいます。データ分析ツールの価格低下やクラウドサービスの普及により、規模の大小を問わず企業がデータ分析にアクセスできるようになってきています。
主に企画系部門と管理系部門が活用
企画系部門では、事業戦略や戦略的な課題解決の道筋を指し示すため、様々なデータが多く活用されています。例えば顧客の登録情報や購入履歴に基づく分析や、経済トレンドや業界ニュースを利用した市場の予測にデータを用いており、新たな事業の創造や経営戦略を練るための「攻め」のデータ活用が進んでいます。
管理系部門では、企業の業績やコスト、生産性の見直しをするためにデータが活用されています。ここでは、売上や人件費などのデータを分析し、業績の理解や改善策の提案に利用しています。管理系部門はデータを「守り」の手立てとして使用し、企業の体制維持や内部統制、業務の効率化など現状の適切な管理を実現しているといえます。
活用方法によっては効果なし
データ活用がビジネス戦略の中心となる現代、その取り扱いには特別な注意が求められます。しかし、多くの企業や部門で直面しているのはデータ活用に対する難しさや課題の存在です。データがランダムに収集されたり、知識や技術を持たない者が分析を行う場合、その結果には信頼性が欠けてしまうからです。
大量のデータを所有しているが適切に活用できないという状況もよく見られます。分析の方向性を定めるための適切な指標の把握が求められています。さらにデータの活用とセキュリティは切っても切れない関係にあり、データ保護が不十分なときには流出リスクも孕んでいます。
データ活用の高まりを受けて、多くの企業はデータサイエンスのスキル習得や外部からの委託といった対策を試みています。しかし、NTTグループの調査によると、そのうちの3割がまだ効果を実感できていません。データを最大限活用するためには、収集・解析・利活用方法の見直しや、専門性を持ったスタッフの配置が欠かせません。データの質とその活用法の精緻さ、これが新たなビジネス競争力を生む鍵と言えるでしょう。
データ活用 メリット・目的とは
データ活用の目的やメリットをお伝えします。
売上の向上
売上の向上はデータ活用における主要な目的として注目されます。情報を細分化し、分析することは現代ビジネスにおいて不可欠となり、データ活用は企業活動の基盤となっています。データの利用により、戦略的な意思決定を根拠づけることが可能となるという訳です。
売上データの分析を行うことにより、売れ筋の商品やサービスの特性、人気が高まる時期や時間帯、リピート購入者の共通要素など、多角的な情報を取得することが可能となります。これらの情報は、新しいマーケティング戦略の構築や製品開発の参考、そして効果的な宣伝のための切り口として活用できるのです。
新規事業の創出やイノベーションの実現
データ活用によって経営に必要な各種情報をデータとして映し出すことが可能になり、より具体的で明確な決定を下すことができます。さらに、現象の裏に隠された因果関係をデータによって解明することで、問題への対応策を効率的に導き出すことができます。
「新たなビジネスの起点やイノベーションの可能性」もデータ活用の重要なメリットと言えます。新しいビジネスの方向性を探求する際には、データ分析がその方向性を示す羅針盤の役割を果たします。
データ活用により、直感や経験だけでなく、データに基づいた確かな証拠が新規事業の成功へと導きます。
業務プロセスの改善や生産性の向上
データ活用の目的には業績強化、時間の節約、正確な意志決定支援などが含まれており、全てに共通しているのは企業競争力の強化です。
具体的な例で考えてみましょう。
例えば、大量の商品をチェックしなければならない製造業においては、その作業を効率化するために高精度カメラを取り入れるという事例があります。
大量の画像データを分析して異常のある商品を自動で取り除けば、作業効率を大幅に向上させられます。
このようにデータを活用することで生産性の改善を果たし、企業の成長を促進させることが可能であることを示しています。
DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進
DXとは、ITテクノロジーを活用し、ビジネス構造を抜本的に変革し、企業価値を最大化する取り組みです。ですから、データ活用はDX推進の最重要要素の一つであり、新たな事業やビジネスモデルを生み出すためには必要不可欠です。
データ活用とDXの実践により、企業は新たなビジネスの機会を得て競争力を強化し、最上級のサービスを提供することが可能です。
具体例として、全国規模で店舗を運営するあるパン製造・販売企業をご紹介します。この企業では、かつては各店舗の店長が経験を頼りに製造量を決めていました。これによって在庫リスクや売り切れによる機会損失が発生していました。
そのため、在庫管理とロス削減を目指し、専用の販売管理システムが導入されました。このシステムで蓄積されたデータを活用して製造量を決定することで、売上がデータ非活用の店舗と比較して約2％向上しました。
業務の属人化を防ぎやすい
データ活用の魅力は、業務の「属人化」を防止する効果があるというところにあります。
これは、担当者一人に特殊な知識や能力が頼り過ぎると、その人が不在となったときに業務が遅延したり停止したりする恐れがある、というリスクを軽減する方法です。
その解決策としてデータ活用が挙げられます。
データは情報を客観的な形で保存し、それを誰でもアクセス可能な方法で共有することで、順調に業務を継続する可能性を提供します。この客観性は、業務の意思決定における明確な根拠づけも可能にします。
戦略の策定と検証にいかせる
事業の拡大と競闘力を保つための戦略策定時、直感や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた客観的かつ合理的な判断を下せます。
ビジネスやマーケティングのトレンド、消費者の行動傾向など、様々なデータを収集・分析すれば、市場の要求や変化を即時に掴み、予測も可能になります。
さらに、戦略の確認方法についても、データの活用は非常に重要です。
計画した戦略が実際に成功したのか、また問題点は何か、その判断基準としてデータが利用されます。詳細な数値や結果を分析すれば、結果を明確にし、問題の根源を探り出し、次の戦略に反映させるという流れが生まれます。
データ活用 課題・デメリットとは
データ活用はビジネスにおいて非常に重要であり、効果的な活用は必須です。ただし、日本の企業にはデータ活用に関連する課題が存在しています。
この章ではデータ活用のデメリットについて見ていきましょう。
非効率的なデータ分析方法を用いる企業が多い
ビッグデータの進展と共に、多くの企業は大量の情報の収集と解析を行っています。しかしこの過程が効率的ではない場合、企業の業績や競争力に悪影響を与えかねません。非効率的なデータ分析は、データの収集から解析、そして理解と活用に至るまでのフローに無駄が生じ、企業にデメリットをもたらします。
具体的には、データ分析にかかる時間とコストの浪費、重要情報の見落とし、誤った戦略の構築などが問題となります。さらに、データの真の価値を十分理解できていない企業も少なくありません。データ活用の真髄は、収集したデータを適切に解読し、それをビジネス戦略に反映することにあります。そのため、適切な分析手法が欠けていると、企業は大きな機会を逃すこととなります。
必要なスキルを持った人財が少ない
データを有効に活用するためには、処理されたデータから問題を特定し、解決策を見つけ出す能力を持つ人材が欠かせません。しかし、このような専門知識を持つ人材は現在もなお不足しているため、必ずしも即座に見つかるわけではありません。
活用に必要なデータ整備やコストがかかる
データの収集にはかなりの時間と費用がかかるのは言うまでもありません。
データ駆動のビジネスを実現するためには、継続的なデータの収集と分析が絶対条件となります。データ量が膨大になればなるほど、それを管理し、有益な情報に変換する作業は従事者にとって大きな負担となります。セキュリティ対策も絶対に必要となります。
これらの課題を認識し、適切な対応をおこなわなければ、投じたコストは回収できず、データ活用の真価を引き出すことはできません。
データ活用の課題への対策方法とは
データ活用の課題を確認しましたが、これらの課題に対処するために、次にそれぞれの対策を紹介します。
データ活用基盤の整備
データを効果的に活用するために、まずデータ活用基盤の整備が求められます。データが各部門や業務でばらばらに存在している場合、それらを一元化し、全社規模で利用可能な形にまとめることが必要です。具体的には、データレイクでデータを収集、データウェアハウスで分析用に整理、最終的にデータマートで分析・視覚化を行います。このようなシステムを通すことにより、データの管理と分析の時間が大幅に削減され、業務の効率化が実現します。
次に重要なのが、データ品質の維持と向上です。データを共通の形式で統一し、一定のルールを設けることで、不適切なデータの混入を防ぎ、さらにデータ活用度を高めることが可能になります。
最終的にデータを安全に扱うためには、セキュリティ対策の施行も必要不可欠です。データ管理上のセキュリティ規定を作成し、全従業員に対してその教育を実施することで、データ漏えいのリスクを最小化します。
さらに、データ分析のスペシャリストの養成も重要な要素です。社内にデータを分析、活用する能力を持つ人材がいると、データ活用のスピードが加速し、それが企業の競争力を引き上げる要因となります。
データベースのセキュリティ対策実施
主なセキュリティ対策の一つは暗号化ですが、従来の方法では、データの収集や保管についてのみ暗号化が行われ、データの分析や活用時には、一度暗号を解除し、生のデータ（平文）に戻す処理が必要でした。この際に外部から攻撃を受けた場合、データ漏洩の危険性が存在するため、データの収集、保管から活用まで暗号化が可能な体制の構築が求められています。
加えて、ユーザーIDやパスワードの定期的な変更、ネットワークの異常や不審な動作を即時に検知して対応するセキュリティ監視、万が一を考慮した定期的なバックアップなどがセキュリティ対策として必要とされています。
求める人材の要件整理・社内外リソースの活用
データ活用の最大の難点として、専門的な知識や技術を持つ人材の不足が挙げられます。
データ分析とその活用には複雑なスキルが必要であり、それらを持つエキスパート、データサイエンティストの確保は容易なことではありません。
そのため、中長期的にデータ活用を推進するためには、全体の人材構成を見直し、データ分析の専門家だけでなく、データリテラシーを持つ社員を必要とするポジションを設け、その方針に基づく人材育成も考慮に入れるべきです。
ただ、社内に既にデータ分析経験者がいない場合、社内のデータ専門チームの設立はなかなか難易度が高くなります。
その際は、社内外のリソースを効果的に活用することが第二の戦略となります。
社内では、専門部署と他部署の協力体制を強化し、データの活用文化を培うことが必要です。社外では、AIやクラウドなどの最新技術を活用したデータ解析の専門家に相談し、これらの課題を乗り越える解決方法を探すべきです。
データ活用は一時的なものではなく、中長期的な視野で考えると、このような解決策が必要となるでしょう。
企業活動に活用できるデータの種類とは
ここでは、企業活動に利用できるデータの種類をご紹介します。
顧客データ
顧客データは、氏名や住所、性別、年齢等のパーソナル情報に加えて、購入の履歴や問い合わせの内容といった詳細なデータを含む情報群です。ビジネスにおいて、顧客の購買行動や要望を熟知していることは、新製品の開発や既存サービスの改良、あるいはマーケティング戦略の構築にとって非常に有益です。
それぞれの業界、例えば製造業や情報通信業はもちろん、商業や流通業、サービス業も含めて、様々な分野で顧客データの利用が見受けられます。このようなデータを用いることで、顧客の満足度向上や、そのニーズに応じた高品質なサポートの提供が可能となります。
取引データ（財務・経理データ）
取引データは具体的には、入出金情報や販売実績、支払いの経緯、取引締結先の詳細など、ビジネスを円滑に進行させるために必要とされる多様な情報を内包しています。
これらの取引データを分析することで、事業の収益性改善やリスク把握、業績予想など、経営戦略全般の最適化が可能となります。とりわけ物流業、卸売業、金融業、製造業などの産業ではデータの活用が盛んに行われており、高度化する現代経済において取引データの重要性は増すばかりです。
購買データ
購買データとは顧客の購入履歴や商品種別、価格、購入日時、支払い方法などの情報が含まれた販売記録データの一つです。これは、店頭での販売だけでなく、オンラインショッピングなどのPOSデータやECサイトの売上データを包括しています。
この購買データを組織的に掌握し理解することにより、消費者のニーズや行動パターンの把握、売上の季節変動の把握などが可能となり、各社の新製品開発やマーケティング戦略の計画に大いに貢献します。また、どの商品が人気があるのか、逆にどの商品が売れ行きが悪いのかという明確な情報も得ることができます。
各種ログデータ
企業活動において活かせるデータの中には、様々な種類のログデータがあります。
主にユーザーの行動追跡やシステムの動作記録として使用されるもので、例えば、ウェブサイトや動画サイトへのアクセスログデータが該当します。
これらは訪問者のIPアドレスや訪問日時といった情報を含んでおり、訪問経路、閲覧内容、滞在時間などを詳細に把握できるため、主に情報通信業界で活用されています。
これらの分析によりユーザー行動の特徴を洗い出し、マーケティング成果の確認やウェブサイトの改善方針立案に役立てることができます。さらに、システムログを使えば、エラーや障害発生の追跡、セキュリティ強化、運用改善の手助けにもなります。
様々なログデータを収集・解析することは、業務効率化や最大利益を追求するための不可欠な要素となります。
IoTデータ
IoTデータはGPSから得られる位置情報や速度、温度などをセンサーデータと組み合わせたデータは、主にインフラ業界で利用されています。
在庫調整の最適化、予防保全の向上、より洗練されたマーケティングストラテジーの策定など、多岐にわたる業務改善を実現する力を持っています。
性質上、大容量のデータをリアルタイムに分析するビッグデータ解析と相性が良く、その組み合わせで効果を発揮します。
SNSデータ
SNSやブログのデータは、ECサイトのようなデジタルプラットフォームで主要な情報源となっています。
特に、Facebook、Twitter、InstagramなどのSNSから取り出される大量のユーザー投稿データは、現代のビジネスにおけるニーズとトレンドの把握に役立っています。
このデータは、ユーザーによるテキストの投稿、画像やビデオのシェア、いいね数、コメント数など様々な形で生じます。
これらのデータは大量でリアルタイム性があり、消費者の意識や行動、トレンド、傾向を正確に把握することができます。
収集された情報はマーケティング戦略の策定、商品開発の参考にしたり、消費者へのサービスの改善等に向けた活動に役立てられます。さらに、競合他社の動向把握や新たなニーズの発見にも貢献します。
データ活用の手順とは
データの活用はどのように進めるべきでしょうか。このセクションでは、データ活用のステップについて説明します。
データの収集・蓄積
データを最大限に活用するためには、スタート地点として適切なデータを集約することが要されます。
似たようなものでも、ただ盲目的にデータを収集するだけでは、意義のある成果は生まれません。仮説を設定し、それを検証するための必要なデータを絞り込むことで、欲しい情報だけを効率的に集めることが可能となります。
さらに、データは過度に収集するということがないように、収集するデータと行う分析が明確であることが重要です。
事前に明瞭な目標を設定しておくことが、データ収集と分析の方向性を定めるために重要です。
データの収集だけでは十分ではなく、その管理および保管も重要なプロセスです。収集したデータを的確に保管し、データの品質を維持しながら必要となるデータベースやデータウェアハウスに保管します。
データの可視化
データの可視化とは要するに、文字や数値のデータを視覚的表現、つまりグラフやチャートに変換することを意味します。
棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど、多様な方法が存在します。データの動向やパターン、関連性が明快になるため、複雑な情報も簡潔に伝達することが可能となります。
データ分析
統計的な方法や機械学習の手法を用いて、収集したデータを詳細にロジスティック回帰分析したり、アソシエーション分析したりします。この工程で、データの中に隠れているトレンドやパターン、あるいは規則性を見つけ出すことができます。
データ分析により浮かび上がった結果を活用すれば、新事実の発掘や仮定の確認、未来に向けた予測などが可能になります。これらは、企業が新製品の開発や販売戦略を立案するための重要な土台となります。
データをビジネスへ活用
データ分析を通じて得られた知見を基に、戦略や計画、実行策を策定し、それを具現化していくプロセスです。その戦略や計画を着実に実行していくことが肝要です。
効果検証
戦略実行前と実行後をデータで比較することで、予想した結果が得られているかをチェックします。何も効果が現れなかった場合、それは新たな戦略への動きを促すサインです。
ただし、データを活用する作業は一度きりのものではありません。一度だけデータでは、最新の市場状況に基づいた包括的な戦略を練る機会を失う可能性があります。
したがって、データの収集、分析、そして活用は、時とともに進化するビジネスのために、繰り返し行うべきプロセスです。
まとめ
データ活用の最大の課題は、その膨大な量と複雑さを的確に理解し、効果的に活用することです。これは専門的な知識と技術が必要となり、また、保有したデータの安全性確保や倫理的な課題もあります。解決策としては、教育の強化や専門家の導入、適切なデータ管理体制の構築等が考えられます。
よくある質問
個人情報（データ）の活用事例は？
ヘルスケア業界では、病歴や健康状態といった医療データが個々の患者に適した治療法を提案するためや、健康増進プログラムの提供などにパーソナルデータが利用されています。
しかし、適切なプライバシー保護や情報漏洩防止を確保しながらこれらの個人情報を利用するためには、その運用に関する法律や規則が更に重要となります。個人データは、规範を守りつつも、新たな価値創造のために如何に活用できるかが求められています。
データ活用の失敗原因とは？
データの取り扱いそのものに問題があることが挙げられます。その根底には、適切なデータが収集されていない状況があります。データの質はその活用の結果を直接的に左右するため、問題があると情報の有益性が阻害されます。例えば、多量のデータの中にノイズが含まれていると、その分析結果の信頼性が失われてしまいます。
データの解析や解釈に問題がある場合も失敗の原因となります。
データを効果的に理解し活用するためのスキル不足も重要な失敗要因の一つです。これは特に、テクノロジーの革新と共に増えてきたデータサイエンススキルの欠如によります。
ビジネスとデータ分析の連携が不十分なこともデータ活用の失敗を招きます。これらの問題を理解し、対策を打つことでデータ活用の失敗を避けられるでしょう。
