データ駆動型運用の役割 (データ駆動型運用がなぜ重要なのか)

データ駆動型の運用がなぜ重要なのか?

ビッグデータの真の価値は、データに基づく意思決定にあります。つまり、データに基づいて下される意思決定は、従来の意思決定よりも優れているのです。ビジネス上の意思決定をサポートする証拠（データなど）がアイデアに多く含まれていれば、確かに良いように思えますが、実際にアイデアを実行するのは簡単ではありません。

データ駆動型とはどういう意味ですか?

データ駆動型企業になるには、単にデータを収集して定期的にレビューするだけでは不十分です。真のデータ駆動型業務とは、あらゆる意思決定を行う前に、企業が関連データを分析し、そのデータから得られた結論に基づいて企業の開発方向を決定することを意味します。

すべての従業員はデータを収集、分析し、定期的に学習する必要があります。データは共有され、計画、報告、および自身の目標と方向性の内部監視に使用される必要があります。

データ駆動型の運用がなぜ重要なのか?

データ駆動型の運用がなぜそれほど重要なのか?答えは簡単です。証拠に基づく決定は、本能、仮定、認知バイアスに基づく決定よりも信頼性が高いのです。データ主導のアプローチにより、傾向を特定して効果的なアクションを実行できるようになり、問題を特定してイノベーションやソリューションを推進するのに役立ちます。 MIT のデジタル ビジネスに関する調査によると、ほとんどの場合データに基づいて意思決定を行う企業は、平均的な企業よりも生産性が 4% 高く、収益性が 6% 高いことがわかりました。

データは、従業員に自分の仕事とビジネス成果を結び付けるための優れたベンチマークを提供し、それによって改善の新たな機会を発見することもできます。業績評価は測定可能な基準に基づいて行うことができ、管理者は会社全体の状況や会社の強みと弱みも把握できます。

「データを活用してより良い意思決定を行うか、データを無視して他社に先を越されるかのどちらかだ」とセールスフォースの創業者兼CEOのフレッド・シルモバー氏はインタビューで語った。

データに基づく意思決定の6つのステップ

できるだけ多くのデータを取得する

データに基づく意思決定の第一歩は、データを入手することです。クラウドベースのソフトウェア プラットフォームのコストが非常に低くなったため、できるだけ多くのデータを収集して保存しないという言い訳はできません。このデータは役に立つかどうかはわかりませんが、実際に分析してみなければわかりません。

データ収集のプロセスでは、内部データ（検索エンジンのインデックス、Web サイトのコンバージョン率、既存の顧客データ）と外部データ（ソーシャル メディア、競合他社のデータ、市場データなど）の 2 種類のデータに注意する必要があります。今日のデータ収集および分析ツールを使用すると、あらゆるものをデータに変換できるため、想像力を自由に発揮できます。

測定可能な目標を設定する

測定可能な目標（収益を 20% 増加させるなど）を設定し、なぜそれを達成できなかったのかを分析するようにします。理由を知る唯一の方法はデータを調べることです。これにより、どの変数がビジネスのどの部分に影響を与えるかがわかります。あなたが行うすべてのことは、何らかの測定可能な結果を​​もたらす必要があります。これらの「目標」は、高レベルの機能に適用されるだけでなく、個々のプロジェクトや個人の目標設定にも使用する必要があります。これは、パフォーマンスを評価するのに役立つだけでなく、従業員が会社への貢献を理解するのにも役立ちます。

誰もがデータにアクセスできるようにする

すべてのデータを収集して保存したら、社内の全員がそのデータを使用できるようにする必要があります。データはデータ サイエンティストや IT 部門に限定されるべきではありません。データ主導の文化を育むには、すべての部門がデータを活用して適切な意思決定を行えるようにする必要があります。そのため、従業員がデータを理解できるようにトレーニングすることが重要です。

多くの大手国際企業は、成功とは人々にデータ処理の機会を与えることであると認識しています。すべての従業員がデータに簡単にアクセスできるようにすることで、企業文化を変えることができます。これはビジネスの成功に役立ちます。

誰もがデータにアクセスできるようにするには、データ戦略を担当する経営幹部レベルの人物が必要です。この人物は、データに基づく意思決定を推進し、トップダウンの指示と指導を通じて企業文化の変化を推進します。

データサイエンティストの採用

データを会社の隅々まで統合する必要がありますが、データをより深く理解するには、データの専門家を雇うことも必要です。従業員はデータを理解するべきですが、複雑なアルゴリズムやデータマイニング技術を習得することは期待できません。自分でデータサイエンティストを探す必要があります。ビジネスをよく理解し、データ サイエンス、データ インサイト、データ マーケティング、戦略を深く理解している人を見つける必要があります。この人材は、非構造化データを構造化データに変換し、定量分析を実行できるだけでなく、どのデータ ソースを分析するか、顧客が本当に必要としているデータと分析の種類は何か、データに基づく製品とサービスを効果的なビジネス モデルに変換する最善の方法は何か、といったことを会社が決定するのを支援します。

適切なデータ分析ツールの選択

データ サイエンティストを採用したら、完全なデータ分析プラットフォームを構築する必要があります。 IT 部門のスタッフが限られている場合は、Yonghong BI などのアジャイル データ分析ツールを選択し、これらのツールに基づいて開発をカスタマイズして、分析ニーズに最適なデータ プラットフォームを作成できます。現在、市場には無料のデータ分析ツールと有料のデータ分析ツールが存在します。いくつかの主要なツールでは、すでにリアルタイム、セルフサービス、動的、インタラクティブな分析を実現できます。無料のトラフィック監視 Web サイトを使用して、公式 Web サイトの検索インデックスを決定し、アプリの動作状況を監視できます。分析のニーズが高まった場合は、Yonghong BI や Qlikview などのビッグデータ分析ツールを選択して、多次元のセルフサービス データ分析を実行することもできます。

データを優先する

データ駆動型企業になる最善の方法は、上級管理職から始めて、データを優先することです。社内の全員がデータ主導のアプローチを理解する必要があります。つまり、データに基づいた意思決定の文化を育む必要があるということです。

先進的な企業はすでに、データに基づく意思決定を日常業務に取り入れています。彼らのほぼすべての重要な決定の中心にあるのはデータです。疑問がデータと分析に基づいている限り、意思決定の際に疑問や反対意見さえも許容することができます。これはまさにデータ主導の企業です。そのため、一部の専門家は、3〜5年以内に企業がデータ駆動型の運用システムの構築を開始していない場合、データによって構築されたコア競争力の喪失により、企業は生き残る可能性が高いと大胆に主張しています。

上記のコンテンツの一部は、Everyone is a Product Manager (著者: Nairo) からの引用です。 Paike Dataはこの記事を転載し、上記の作成者情報を記載しています。侵害があった場合は、処理のためにご連絡ください。

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