「DXのためのデータ活用」を成功させる4カ条【前編】

データドリブン企業になるための「データ活用」の秘策　まずやるべきことは？

データを経営に活用したくても、膨大なデータを前に「何から着手すべきか」を悩んでいる企業は珍しくない。データの整理に時間を奪われないための秘策は。

公開 2021年08月30日 05時03分

更新 2022年08月30日 16時30分

著者

Amaresh Tripathy

[TechTarget]

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　データは企業の運営に不可欠な資源である、という概念はすっかり定着した。企業はデータを活用し、洞察と競争優位性に変えていかなければならない。AI（人工知能）やクラウド、自動化などの技術を効果的に活用するためのデータ戦略が必要とされる現在、こうしたデータドリブン型の意思決定はますます重要になっている。

　かつてないほど膨大に増えたデータを前に、企業はデータ活用にどう着手すればよいのか悩んでいる。世界経済フォーラム（World Economic Forum）によると、2025年まで世界中で1日に463E（エクサ）Bのデータが生み出されている。企業の内外に散らばるデータの中から、適切なデータを見つけ出すのは至難の業だ。

　だからこそ、データ活用には戦略が必要だ。本連載は、デジタルトランスフォーメーション（DX）を進める上でも重要な、データ活用を効果的に進めるための4項目を解説する。

1．専門知識に裏打ちされたデータ活用戦略を立てる

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さまざまなデータ分析ツール

　データ分析の専門家と協力して、データ活用戦略を立てる。重要なのは、専門知識と技術をバランスよく使うことだ。両者を組み合わせることで、困難なビジネス課題が解決し、従業員体験や顧客体験の変革が進む可能性がある。

　私が所属するGenpactのBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）サービスを利用する、ある医療企業は、管理すべきデータがあまりにも膨大で、売り上げ実績や競合他社の活動、顧客の行動などの分析が困難を極めていた。この医療企業のアナリストたちはレポート用データの抽出とクレンジングに膨大な時間を取られ、データを洞察に変える時間がほとんどなかった。スプレッドシートを使った手作業が中心で、正確性にも問題が発生していた。

　Genpactはこの医療企業の商務部門向けにセルフサービス分析ツールを開発し、日々の活動に関する独自の分析情報を生成できるようにした。これはさまざまな効果を上げ、従業員の生産性は大幅に向上したという。

　中編は2番目の要素「効率が悪くなった業務プロセスの診断」について解説する。