第9回　インサイトドリブンのためのデータ活用プロセス

まず、ビジネス課題の解決に向けて必要なデータを入手するのが「（1）データ収集」である。データの入手先は、従来は社内システムのみだったが、現在はオープンデータ、SNSなど社外のほか、IoTによりセンサー等が入手先となる事例が増加している。

集められる情報が増えていることから、各データの「要・不要」を適切に整理したうえで入手する必要がある。また、データの定義に一貫性がない、同じ質問に複数の回答が存在するデータの場合、正しい判断を導く分析ができない恐れがあるため、信頼性のあるデータを入手する必要がある。

次に分析に必要なデータを蓄積するのが「（2）データ蓄積」だ。従来は、データウエアハウスなどで蓄積する事例が多かったが、近年は多種多様なデータをそのままの形式で混在して蓄積するデータレイクを使う事例が登場している。

なお、蓄積ではデータの「鮮度」に留意すべきである。例えば、前日の売り上げデータを分析し、翌日の行動を決定する必要がある業務では、蓄積した最新データが2日前だった場合、分析結果を用いた意思決定は意味をなさない。最新データが前日となるようにデータ収集する必要がある。

「（3）データ分析」はビジネス課題に応じて統計・AI（人工知能）などの適切な手法を選択することになる。ただ、事前にデータ加工（前処理）が必要である。前処理は「時刻型データを文字列型に変える」といった初歩から、「音声データをテキストへ変換」といったＡＩ技術を使った高度な前処理を施すこともあり、データの内容に応じて選択する必要がある。

リポートで表現された分析結果を基に決定するのが「（4）意思決定」である。従来のリポートは数字を並べた表形式が多かったが、近年はグラフなどグラフィカルに表現し、意思決定を容易にするツールが登場したこともあり、適切な表現を選ぶ必要がある。

【シリーズ】DXの本質：インサイトドリブン経営をめざして

• 第1回：DXの本質＝データ×分析技術×ビジネス機能
• 第2回：製造業のDXにおけるデータ活用
• 第3回：DXによるヘルスケア産業の変革
• 第4回：金融ビジネスにおけるDX事例から見える「これからの価値創造」
• 第5回：データ活用で「CX」や「生産性の向上」に舵を切る人事部門
• 第6回：まず解くべき経営課題を明確化する
• 第7回：データ活用向けてCoEを組成する
• 第8回：データ利活用してインサイトへ
• 第9回：インサイトドリブンのためのデータ活用プロセス
• 第10回：インサイトドリブン経営　鍵は本質的なビジネススキル
• 第11回：インサイトドリブンな意思決定の実現に向けたファーストステップとは
• 第12回：インサイトドリブン経営に向けた組織・人材採用・育成課題の解決策
• 第13回：インサイトドリブンを目指す組織がいま備えるべきプロセスとは
• 第14回：データを『掌握』、価値を生み出すインフラ基盤とは
• 第15回：デジタル時代に求められるデータガバナンス
• 第16回：インサイトドリブン経営のビッグバンプロジェクト推進のために
• 第17回：インサイトドリブン組織への変革