「DXのためのデータ活用」を成功させる4カ条【後編】
DXのためのデータ活用を成功させるには「データ活用」だけ考えていてはいけない
クラウドサービスをはじめとするITは、DXのためのデータ活用を支える大事な要素だ。とはいえITを導入すればデータ活用が必ずうまくいくわけではない。ではどうすればよいのか。
データは企業運営に不可欠な資源だ。企業が生成するデータ量が増えるほど、企業の内外に散財するデータの中から適切なデータを見つけて活用することが難しくなる。だからこそデータ活用には戦略が必要だ。中編「自動化技術が期待外れだった企業こそ『プロセスマイニング』を試すべき理由」に続く本稿は、デジタルトランスフォーメーション（DX）を支えるデータ活用戦略に組み込むべき4つの要素のうち、3つ目と4つ目を解説する。
3．クラウドサービスの力を活用する
クラウドサービスを利用し、大量のデータの照合、処理、分析を任せる。膨大な量のデータの分析を可能にするクラウドサービスは、DXを支える力になる。クラウドサービスの活用を戦略に組み込むことで、社内データに加え、社外のデータやサードパーティーのデータを収集して分析することが容易になる。
こうなると企業のデータ活用の幅は飛躍的に広がる。クラウドサービスを活用すれば、データと分析をバックグラウンドで最適化し、質の高い顧客体験を提供しやすくなる。例えばNetflix、Amazon.com、Spotifyなどが導入しているレコメンド（推薦）技術のように、顧客の好みに基づいてアルゴリズムを常に調整することも可能だ。
クラウドサービスは、さまざまな難題の解決に役立つ。例えばあるヘルスケア企業は、レポート作成時間の短縮、業績評価指標の標準化、意思決定の改善のために、財務データとサプライチェーンデータの監視を効率化する必要があった。そこで、さまざまなシステムのデータを連携させるクラウドサービス形式のデータエンゲージメントシステムを活用した。その結果、この企業の従業員は、財務とサプライチェーンに関する標準化された予測分析情報を1つのダッシュボードで確認できるようになった。
4．データ活用“以外”の課題に対処する
金融サービスなど規制の厳しい業界では、効率的かつ倫理的なデータ管理の重要性が高まっている。これらの企業はセキュリティ、コンプライアンス（法令順守）、データの潜在的バイアスといった課題に対処しなければならない。そのためには、ビジネス機能が互いに連携し、データの倫理的な使用と規制順守を確保する明確なデータ管理戦略を立てる必要がある。
例えばある金融サービス会社はコンプライアンスのためにデータ管理の自動化技術を導入し、データ管理とレポートシステムの改善を検討した。こうした技術を利用することで、データ分類の標準化を効率化したり、潜在的なエラーを特定したり、レポートの品質を向上させたりするとともに、リスクと諸経費の削減も実現した。
以上4種のデータ活用戦略を組み合わせることが、技術と人材と業務プロセスを連携させることにつながる。データを活用してビジネスを変革するには、まさにこうした連携が必要だ。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
5
「朝8時にバッチが終わらない」データ爆発の危機をJPX総研はどう乗り越えたか
-
6
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
7
AI導入後に発覚する「社内文書を読めない」問題 情シスは何を直せばいい？
-
8
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
9
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
10
AIの導入効果はどう測る？ DMM.comのエンジニア組織に学ぶ効果検証のノウハウ
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー