データドリブンとは？意味や取り組み方、有効なITシステムを紹介！

近年、経営やマーケティングの文脈で「データドリブン」というキーワードを見聞きする機会が増えつつあります。

一方で、
「そもそもデータドリブンとはどういう意味？」
「データドリブンを実践する方法は？」
「データドリブンに役立つシステム・ツールはある？」
といった疑問をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。

この記事では、近年注目度が増している「データドリブン」というキーワードに焦点を当てて、その意味や取り組み方、有効なシステム・ツールについて解説していきます。

データドリブンの実践に役立つ具体的なソリューションや導入事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

データドリブンとは？

データドリブン（Data Driven）とは、収集・蓄積したデータに基づいて意思決定やアクションにつなげることを意味します。意思決定や経営判断にデータドリブンの考えを取り入れた経営手法を「データドリブン経営」と呼び近年注目を集めています。また、データドリブンを取り入れたマーケティング手法のことを「データドリブンマーケティング」と表現することもあります。

昨今、IT技術の発展により収集可能なデータの量や種類は著しく増加しています。そうしたなか、経験や勘といった暗黙知に頼るのではなく、膨大なデータに基づいて意思決定・行動につなげるデータドリブンの重要性が急速に高まってきています。

データドリブンのメリット

データドリブンを経営戦略やマーケティング戦略に取り入れることで、意思決定の精度向上につなげることができます。

経験や勘などに基づく意思決定は、個人の能力に依存する部分が大きく、再現性も低くなりがちです。

一方、データドリブンは客観的な根拠に基づく意思決定が可能になり、意思決定プロセスが明確なため再現性や精度を高めることができます。データに基づく意思決定であれば効果検証も行いやすくなるため、PDCAを回しながら継続的に業務改善や戦略の効果改善を測ることができるでしょう。

データドリブンのデメリット

大きなメリットが期待できるデータドリブンですが、デメリットや課題も存在します。

たとえば、ITシステムやツールの導入、インフラ環境の整備にコストがかかる点が挙げられます。また、データドリブンの実践には、専門的なスキルが求められます。データアナリストやデータサイエンティスト、データエンジニアといったデータ活用に精通する人材が社内にいない場合には、人材獲得や育成、あるいは外部委託のためのコストも必要になるでしょう。

データドリブン経営が注目を集める理由

次は、データドリブン経営が注目を集める理由について確認していきましょう。

データドリブンが注目される背景のひとつとして、デジタル技術の発展を挙げることができます。インターネットとスマートフォンの普及やIoTデバイスの進化、各種業務システム・ツールの登場により、企業が収集可能なデータは量・種類ともに以前とは比べものにならないほど増えています。

また、ビジネスを取り巻く環境の変化も見逃せません。スマートフォンが普及したことで顧客行動が著しく変化したほか、組織における業務も今まで以上に複雑化しています。

企業を取り巻く状況や顧客行動の変化が激しい現代、企業が持続的に成長していくためには変化する状況に応じて迅速かつ精度の高い意思決定および経営判断を行うことが必要不可欠です。変化が激しく将来の予測が難しい「VUCA時代」とも言える現代、企業にとってデータドリブン経営は必須になりつつあると言えるでしょう。

データドリブンの基本プロセス

次は、経営やマーケティングに共通するデータドリブンの基本的なプロセスを以下の4ステップにわけて解説します。

データの収集

データドリブンの最初のステップは、データの収集です。

しかし、さまざまなデータが存在するなかですべてのデータを収集するのは非現実的であり、膨大な工数が掛かってしまいます。

まずは「データを活用して何をしたいのか」という点を明確にしたうえで、必要なデータの種類を洗い出しましょう。

そのうえで該当するデータの収集方法を検討し、データサーバーにビッグデータとして蓄積していきます。

データの統合・加工

各種システムなどから収集したデータはそれぞれ形式が異なるため、そのままの状態では活用が困難です。

データを可視化・分析するには、データを統合したり加工したりといった処理が必要になります。

収集したデータを集約し、フォーマットや表記の統一、欠損値や外れ値の補正など、データを統合・加工して活用可能な状態に整えましょう。

データの可視化・分析

データの統合・加工が完了したら、意思決定に活用するためにデータの可視化・分析を行います。

利用するデータ量が少ない場合、Excelなどの表計算ツールを用いてグラフなどの形で可視化することが可能です。しかし、扱うデータ量が増えると可視化のための作業工数が増大化してしまうため、BIツールなどの活用が推奨されます。

データを可視化することができたら、ボトルネックの特定や施策立案に向けて分析を実施しましょう。

意思決定・アクション

最後に、可視化・分析したデータに基づき意思決定を行い、具体的なアクションを実行します。

ここで注意が必要な点としては、意思決定・アクションで終わりにしないことです。データに基づいて意思決定を行いアクションに移したとしても、必ずしも期待する成果を得られるとは限りません。実行した結果について効果検証を行い、PDCAサイクルを回しつつ改善を繰り返し、データドリブンの精度を高めていくことが大切です。

データドリブンの実践に役立つシステム・ツール

次に、データドリブンの実践に役立つシステム・ツールとして、以下の6つをご紹介します。

DMP（データマネジメントプラットフォーム）

DMPは「Data Management Platform（データマネジメントプラットフォーム）」の頭文字を取った略語で、収集・蓄積した各種データを管理するためのプラットフォームです。

各種システム・ツールと連携することで、システム・ツールごとに分散されていたデータを集約して一元管理することが可能になります。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）

RPAとは、「Robotics Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）」の頭文字を取った用語で、従来は人間がPC上で行っていた定型作業を、ソフトウェアロボットを使って自動化するツールを指します。

RPAを活用することで、業務システムへのデータ入力・転記や、データの集計・加工といった定型的な作業を自動化することができます。

MA（マーケティングオートメーション）

MAは「Marketing Automation（マーケティング・オートメーション）」の頭文字をとった略語で、「マーケティングの自動化」あるいは「マーケティングの自動化を支援するツール」を指します。

データを活用して見込み顧客（リード）の獲得から育成、商談化までのプロセスを効率化することが可能です。

SFA（セールスフォースオートメーション）

SFAとは「Sales Force Automation（セールス・フォース・オートメーション）」の頭文字を取った略語で、日本語では「営業支援システム」や「営業支援ツール」とも呼びます。

営業活動にまつわるデータを一元管理し、営業活動の可視化・効率化につなげることが可能です。

CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）

CRMとは、「Customer Relationship Management（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）」の頭文字を取った略語であり、「顧客関係管理」や「顧客関係管理ツール」を指します。

顧客データを活用して良好な関係性を構築することを目的としています。

BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）

BIツールは、「Business Intelligence Tool（ビジネスインテリジェンスツール）」の略語で、収集・蓄積したデータを分析・可視化するためのツールです。

主に、データ分析機能・ビジュアライゼーション機能（可視化機能）・レポーティング機能で構成されており、データ活用の促進に有効なツールとして注目されています。

データドリブン経営の基盤構築にワークフローシステム

ここまで、データドリブンに役立つシステム・ツールを紹介してきましたが、まず何から導入するべきか迷ってしまう方もいらっしゃるのではないでしょうか。

そのような場合、データドリブンの第一歩としてワークフローシステムの活用をおすすめいたします。

ワークフローシステムとは、社内で行われる各種申請や稟議といった手続きを電子化するシステムのことで、データドリブン経営の基盤としても有効です。

次は、ワークフローシステムがデータドリブンに役立つ理由を見ていきましょう。

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業務手続きの情報をデータ化

先述の通り、ワークフローシステムを導入することで、社内で行われる業務手続きを電子化することが可能です。

ワークフローシステム上で申請・処理されたデータはシステム上に蓄積され、いつ・誰が・何を申請したり承認・決裁したりしたのかが記録されます。

そして、保存されたデータは検索機能で参照したり、条件を指定して集計・出力したりすることが可能です。

部署部門を問わず行われる業務手続きの情報をデータ化できる点は、データドリブン経営を実践するうえで大きなメリットだと言えるでしょう。

意思決定の迅速化・精度向上に貢献

ワークフローシステムの活用は、意思決定の迅速化・精度向上にも貢献します。

先述の通り、不確実性が増している現代、データに基づく意思決定および経営判断の重要性は年々高まっています。

ワークフローシステムであれば、紙ベースの業務手続きと異なり、デバイス上で申請から回覧、承認・決裁まで完結することができるため、拠点をまたぐ手続きであっても速やかに意思決定につなげることが可能です。過去の決裁内容もシステム上に記録されるので、蓄積した決裁データを意思決定の判断材料にすることもできるでしょう。

また、ワークフローシステムには、PCなどのデバイスからだけでなく、スマートフォンやタブレット端末から申請・承認を行える製品も存在するため、外出中やテレワーク中であっても業務の停滞を防ぐことができます。

さらに、起案内容に対して閲覧者・承認者がコメントを残すことができるので、回覧・承認の過程で起案内容がブラッシュアップされ、ノウハウや知見を結集した意思決定を行うことが可能です。

システム連携でデータドリブンを加速

ワークフローシステムは、外部システムやツールと連携することで業務効率化の範囲を拡張していくことができます。

RPAを活用して各種システムと連携すれば、システム間でのデータ転記や入力作業を自動化することができ、アナログ作業に費やしていた工数を削減することが可能です。

各システム上で行っていた手続きをワークフローシステムに集約することもできるので、システム乱立によるデータの散在・サイロ化も防止することができるでしょう。

ワークフローシステムを基盤として各種データを一元管理できる体制が整えば、幅広い業務領域でデータドリブンを促進することができるでしょう。

ワークフローシステムによるデータドリブン推進事例

最後に、シリーズ累計4,000社以上の導入実績を誇るワークフローシステム「X-point Cloud」と「AgileWorks」を導入している企業のなかから、データドリブンを推進している事例をご紹介します。

「AgileWorks」をデータプラットフォームとして活用

システムインテグレーション事業を展開する株式会社WorkVisionは、「AgileWorks」の導入により意思決定の迅速化を実現しました。

「AgileWorks」導入以前の2016年まで、同社ではほぼすべての申請業務をExcelと紙の帳票で運用しており、業務効率の低下や意思決定の遅延を招く要因として課題視されていました。

そこで同社は申請業務の電子化を図り、ワークフローシステムの導入を検討開始。システム選定で同社が重視したのは、「最低限の開発工数」「外部システムとの連携」「投資対効果」の3つであり、なかでも「外部システムとの連携」についてはとくに重視する要件でした。検討を重ねた結果、これらの要件を満たしており、柔軟なシステム連携が可能な製品として「AgileWorks」が選ばれました。

導入決定から3ヶ月という短期間でシステムリリースが完了し、約60種類の申請書を電子化。その後も電子化を推進し、現在では約120種類の帳票を「AgileWorks」上で処理しており、申請業務に要する工数を大幅に削減することに成功しました。

また、紙で保管されていた申請書を電子化したことで組織内の情報が可視化され、データ活用が加速。たとえばマーケティングに関する予算執行状況を「AgileWorks」で確認して予算配分の調整や合理化につなげるなど、「AgileWorks」をデータプラットフォームとして活用しています。

さらに同社は、各種システムと「AgileWorks」の連携により、申請業務を起点としたバックオフィス業務のDXを推し進めています。

社内全体がデータでつながるERPシステムを構築

DX支援事業やIT人材調達支援事業を展開する株式会社コアコンセプト・テクノロジーは、「X-point Cloud」を導入して業務のデジタル変革を推進しています。

「X-point Cloud」の導入以前、同社では受発注や会計、経理、勤怠管理などの各システム間で連携が不十分であり、非効率な作業が発生していました。また、これまで同社では自社開発のワークフローで申請業務を行っていましたが、個別に承認処理を行わなければならないなど業務負荷が大きく、組織改編時などのシステム改修にも多くの期間を要していました。

そこで同社はシステム間の連携促進と申請業務の効率化を図り、ワークフローシステムの導入を決定。複数製品を比較検討した結果、直感的な操作性のUIやサポートの充実度などを評価し、「X-point Cloud」の導入に至りました。

ウイングアーク１ｓｔ社が提供する文書管理ソリューション「invoiceAgent」やクラウド帳票サービス「SVF Cloud」をはじめ、多様なシステムと連携を実施。基幹システムのデータはデータ分析プラットフォーム「Dr.Sum」に連携され、リアルタイムでの状況把握およびスピーディーな意思決定が可能になる見込みです。

現在も「X-point Cloud」の導入を進めている同社ですが、バックオフィスだけでなく、営業、マーケティング、経営企画など、社内全体がデータでつながる本格的なERPシステムを構築中であり、大幅な業務効率化やメンテナンス工数削減が期待されています。

まとめ

今回は、データドリブンの基礎知識から実践方法、有効なシステム・ツールをご紹介しました。

デジタル化の進展により多種多様なデータを収集することが可能になった現在、データドリブンな経営やマーケティング戦略の重要性が高まっています。

そして、ワークフローシステムを活用することで社内で飛び交う各種データの収集・分析やデータに基づく意思決定が可能になります。また、外部システム・ツールと連携することで、業務内容や部署部門の垣根を超えてデータドリブンを加速していくことができるでしょう。

データ活用に課題を感じている企業やデータドリブン経営を目指す企業は、記事内でご紹介した「X-point Cloud」や「AgileWorks」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。