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  • 2020/06/01
 『統計学が最強の学問である』著者の西内啓氏が解説、 データドリブン経営成功の方策

企業経営における「データ」の重要性は近年、広く知られることとなった。だが「データドリブン経営」、“言うは易し、行うは難し”である。データ、分析手法、意思決定者、現場……いずれかがボトルネックとなりデータを生かしきれていない企業も多い。ベストセラー『統計学が最強の学問である』著者でありデータ分析支援企業データビークルの代表取締役である西内 啓氏が、データドリブン経営を推進する上で重要なポイントを解説した。

理想的なデータ活用サイクルが回らない理由

 近年、デジタル変革(DX)に対して、本格的に取り組む企業が多くなってきた。DXには、業務プロセスをデジタル化して生産性を向上させる視点と、蓄積したビッグデータをどう利活用していくかという「データドリブン経営」からの視点がある。特に後者は、企業のビジネスを広げ、業界内の競争力を高めていく大きなチャンスにつながる。

 「MIT(マサチューセッツ工科大学)の調査では、企業がデータドリブン経営を実施すると、生産性が5~6%ほど向上するという結果が出ています。この数値は小さいように見えるかもしれませんが、100億円規模の企業が毎年1.05倍ずつ複利で成長し続けたとすると、15年後には200億円規模になります」と解説するのは、データビークル代表取締役で統計家の西内 啓氏だ。

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データビークル
代表取締役 最高製品責任者
西内 啓氏

 また西内氏は、データ分析に関する投資を行うと、ROIが13倍となることが証明されていることを明かす。仮に企業がデータ分析に1000万円を投じれば、1億3000万円になって戻るというわけだ。

 とはいえ、現在、データ分析に投資する企業で成功している数は限られている。それはなぜか?原因の1つに、西内氏は「理想的なデータ活用のサイクルが回っていなかったからです」と指摘する。

 理想的なデータ活用のサイクルは「データ→分析→意思決定→現場→データ…」という各プロセスが滞りなく回っていくことだ。しかし現実はそれぞれのプロセスにおいてボトルネックになる。

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データ活用の「理想のサイクル」

「膨大な『データ』があっても、構造化されておりマスター情報として分析できる状態でなければ意味がありません。『分析』においては高度ではあるものの無意味な分析手法が採用されていることもあります。分析結果を見える化しても『意思決定』できず、役に立たずに終わってしまうかもしれません。また、『現場』では施策をやりっぱなしで終わり、いつまでも再投資に結び付かないケースが考えられます」(西内氏)

 西内氏は続けて、データドリブン経営を推進する上で重要なポイントをいくつか解説した。

この記事の続き >>
・分析手法は3種類、それぞれの使い分けが重要
・実データ活用の現実解となる概念とは
・分析結果を基にしたアプローチ「変える」「狙う」「大丈夫にする」

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