DX推進が叫ばれる現代において、データ活用は単なる業務効率化を超え、企業成長の重要なドライバーとなっています。しかし、「データ分析の精度が低い」「活用目的が不明確」「散在する情報の管理ができていない」といった課題に直面し、そのポテンシャルを最大限に引き出せていない企業も少なくありません。 本記事では、データ活用の真の目的を見定め、質の高い分析を行い、重要な情報を適切に管理し、具体的な業務への落とし込み、最適なシステムで支えるための戦略的アプローチを解説します。データ活用を次のレベルへ引き上げ、貴社のビジネス成果を最大化するための実践的なガイドとしてご活用ください。
2024年10月16日(水)開催ウェビナーデータ活用を次のレベルへ～データ運用の落とし穴を避けるために～」の内容を、さらに掘り下げてご紹介いたします。
なぜ今、戦略的データ活用が必要なのか
データ活用は単なる流行ではなく、明確なビジネス目的と結びついて初めてその真価を発揮します。売上向上、顧客満足度改善、業務効率化、リスク管理など、最も重要な目的を具体的に特定することから始めることが大切です。経営層との連携やKPI設定を実施し、それを達成するためのデータ分析計画を立案することが成功への第一歩です。
データ活用業務の効率化から戦略的意思決定まで
データ活用についての話をするまえに、一般的に業務の効率化というものがどういうものかを考えてみます。
業務効率化の対象として真っ先に浮かぶのは手作業でおこなっているデータ処理、資料作成です。様々なシステムから出力されたファイル、例えばエクセルファイルやCSVファイルなど、他にもいくつもの異なるデータベースといった多種多様なインプットデータから必要となる情報を収集して、それをエクセルなどで手作業でデータを集計したり加工したりして、その結果を利用したレポートを作成するということがかつてはたくさんあったかと思います。
こういった手作業で行っている業務は、効率化実施前は単純な作業や毎日の繰り返しの作業にたくさんの時間と人手がかかっており、さらに属人化してしまって特定の人がいないと作業が進まないというような問題を抱えるとよく聞きます。そこでプログラムやツール・アプリケーションを利用して、自動化することで大幅な作業の時間短縮をはかり効率化することができます。ただし、効率化できました！で終わればいいのですが、実際に運用していくと課題がみえてきたり、今までの仕組み、プロセスに課題がみえてくることもあるかと思います。
データ活用は、単なる反復作業の自動化に留まらず、業務プロセスの本質的な変革を促します。顧客データ分析によるパーソナライズされたマーケティング施策、サプライチェーンの最適化、予兆保全による機器故障の回避など、データは多様な業務に深く組み込まれ、その質とスピードを劇的に向上させます。これにより、現場の担当者はデータに基づいて迅速かつ正確な意思決定を下し、より戦略的な業務へシフトすることが可能になります。
データ活用の落とし穴
業務効率化を図り、いままで以上にデータを活用し、会社や組織の業績アップ、品質向上というものに繋げていきたいと思い業務効率化をはかったところで、様々な課題が見えてきます。それぞれの課題をみながらどういった落とし穴があるのかを考えてみましょう。
データ活用の課題：開発
・ロジックの属人化
作成者以外が修正できなかったりすると、その人に作業が集中したりと組織として取り組むにあたり良いことはありません。作成者以外でも対応できるツールを活用できるようにする必要があります。
・ツールが統一されていない
とりあえず効率化、となると使えるツール、プログラム言語で対応することが多いのではないでしょうか。部署ごと、作成者ごとに使用するツールやプログラム言語が異なっていると、組織として考えたときに開発コストが膨らみます。
・データ種別の多さ
インプットファイルの種類、扱うデータベースが複数あって異なる、ということで処理ロジックをそれぞれわける必要がでてきます。うまく共通化できるものもあると思いますが、プログラムであれば当然ファイルの種類毎、データベース毎にロジックを作りこむ必要がでてくるでしょう。
データ活用の課題：共有
・他の人のパソコンで動かない
たとえばインストールして使用するツールを利用している場合、実行するときに実行する人のパソコンにツールをインストールしなければいけませんし、ライセンスが必要となる場合はそのライセンスが必要になります。その場合、誰でも利用できるようにと簡単にはいかず、使ってもらいたい人に使ってもらえないということが発生するかもしれません
・共有方法
共有方法についての課題もでてくるでしょう。例えばエクセルマクロなどのファイルを共有すると、どこに元ファイルがあるのか、最新版はどれか、確認が必要になってきます。知らないうちに改版されているのに古いバージョンを利用し続けているなんてこともあるでしょう。
データ活用の課題：管理
データは企業の貴重な情報資産です。この資産の価値を最大限に引き出し、リスクから保護するためには、厳格な情報ガバナンスの確立が不可欠です。誰が、いつ、どのようなデータにアクセスし、どう利用するのか。そのプロセスを明確に定義し、データ品質を維持するためのルールを設けることで、データの信頼性と安全性を確保します。これにより、データに基づいた意思決定が、より高い精度と責任を持って行われるようになります。
・情報の管理
データへのアクセス、セキュリティ面を考慮して利用者の権限などを考えないといけません。誰でもアクセスしても良いデータであればいいですが、当然部署や担当が異なることでアクセスを制御する必要がでてきます。また、同じようなデータがいろんなデータベース、テーブルにあると、揃えるためのメンテナンスが大変でメンテナンスのコストが発生してしまいます。
・履歴
誰がいつ実行したのか、どのデータを使って出力したのか、ということを後から知りたくなるときがあるかと思います。それらの情報を出力結果を見てわからないと確認に時間がかかりますし、一歩間違えれば間違ったデータを提供することにもつながりかねません。
データ活用の課題：教育
・使用方法の説明
新しいツールを社内に広めるためには教育する必要があるため、教育のコストは発生してしまうでしょう。また、教育をしてもそれぞれ仕様書や手順書が整っていないと、その後引き継ぎをする際にもまた0から説明する必要があります。
データ活用の課題：運用
・改修頻度
改修頻度が多くなると、どれが最新版かわからなくなってしまいます。適切な運用方法を整備することが必要です。また、開発・維持コストが膨らむことがあるので、費用対効果についても事前に考えておくと良いでしょう。
データ活用においてつまずく根本原因は、技術的なスキルの偏りだけでなく、要件定義における目的の不明確さや将来的な拡張性への配慮不足にも起因します。属人化したロジックは、離職や異動で知識がブラックボックス化し、システム全体の運用リスクを高めます。また、場当たり的なツール選択は、各ツールの連携コスト増大やデータ統合の複雑化を招き、結果としてデータ活用のスピードを鈍化させます。
データ活用にあたって課題をみてきましたが、振り返ってみるとやはり運用、管理に課題がでてきます。利用者への教育も含めていかにして運用していくか、そしていかにして管理していくかということに繋がっていきます。そしてそれを組織としてどうするか考える必要があります。
データマネジメントとデータガバナンス
次にデータマネジメントとデータガバナンスについて、今までの課題を踏まえて組織としてどういったこと行えば良いか考えます。データ活用について話す中で、データマネジメント、データガバナンスという言葉があります。それぞれの違いはデータマネジメントが「データから価値を得るために行う行動」ということで実際にデータを活用する（実施する側）をさして、データガバナンスが「データマネジメントを正しく行わせる活動」ということでデータ活用のためのルール、指針（監督する側）というものになります。
ただデータ活用するだけではなく、そこに組織としての指針、ルール、管理といったものを策定し、それに従ってデータ活用する、という流れをつくることが必要になります。どちらか一方だけがあっても十分ではありません。データガバナンス、データマネジメントがともにあることが重要です。
データ活用を支える最適なシステム選び：Alteryxが提供するソリューション
データ活用を成功させるためには、現状と目的に合致した最適なシステムを選ぶことが不可欠です。BIツール、DWH(データウェアハウス)、ETLツール、AIプラットフォームなど、様々なソリューションが存在します。システム選定においては、データの量と種類、既存システムとの連携性、セキュリティ要件、そして長期的な運用コストを総合的に評価し、特定のベンダー依存などのリスクを避けるための柔軟性も考慮する必要があります。
今回は組織全体のデータ活用を効率化するためのツールとして、Alteryx(アルテリックス)についてご紹介をさせていただきます。
Alteryxはセルフサービス分析プラットフォームですが、「各組織で抱える」課題に対して対応可能なツールとなっています。各業務で多用されるエクセル等に比べ、大量のデータを扱うことができ、様々なデータソースに柔軟な対応が可能です。また、GUIベースであることにより、ワークフローが可視化され属人化がしにくく、変化にも強いです。さらに、エクセルマクロや他のプログラミング言語にくらべ学習コストが低く、誰でも使えるツールとなっています。また、多様なデータソースからの情報を統合し、ノーコードで高度な分析を可能にするセルフサービス型のシステムのため、業務プロセスの自動化と効率化を向上させ、データドリブンな意思決定を支援します。
AlteryxはDesignerとServerがあります。Server機能によるワークフローの共有、管理、運用は、データガバナンスを強化し、企業全体のデータ活用システムを健全に保つための強力な基盤となります。
Alteryx Serverでの共有とスケジューリング
個人で作成したワークフローを共有し、レポート作成や結果の自動出力をスケジュール実行できるようになります。これにより、メンバーへのワークフローの共有や、ワークフローのバージョン・アクセス権限の一元管理、さらにワークフローを定期実行できるスケジュール機能などの拡張機能が利用できるようになります。共有・管理・運用の課題を解決することができます。
Alteryx Serverでの管理
Alteryx Serverでは様々な情報の管理が可能となります。利用するユーザの管理、いつどのワークフローをどのユーザが実行したかを確認することができます。また、各ユーザーごとに権限の設定、情報の制限も可能になります。
データ活用戦略の次なる一歩へ
本記事を通じて、データ活用の真の目的を見定め、質の高い分析を行い、貴重な情報を適切に管理し、日々の業務へ落とし込み、最適なシステムで支えることの重要性をご理解いただけましたでしょうか。データ活用は、一度導入すれば終わりではありません。常に変化するビジネス環境に対応するため、定期的な分析と見直し、改善を繰り返すことが成功への鍵となります。データ活用戦略が、持続的な成長を牽引する力となることを願っています。
ウェビナーの資料では解決策について具体的にご紹介していますので、是非ご確認ください。
