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一人ひとりの「分析力」を上げることが、
企業全体の競争力アップにつながる

2017/01/20

今やビッグデータの時代と言われて久しい。しかし、ビジネスにとって重要なのは、データ量の大小ではなく、データを活用して「何に役立てるか」ということだ。そして、その答えを持っているのは、現場の担当者だと言える。

現場自らが、これまで活用していなかった、あるいは活用できていなかったデータを活用できれば、新たな気づきや事実を素早く見つけ出し、それに基づいた次のアクションや意思決定を迅速に行える。それこそが、ウイングアークが考えるデータ活用の本質だ。

まずは、社内に散在する多様なデータを
すぐに活用できる環境に蓄積する

社内にはさまざまなデータが散在している。会計データや販売管理データ、顧客データをはじめ、ファイルサーバーや個々のPC に格納されているExcel ファイル・・・。これらの異なる種類の多様なデータの中から、現場が次のアクションにつなげるために必要なデータを集めるのは容易ではない。

報告書などの定型フォーマットのレポートはともかく、データ分析などで必要な非定型フォーマットのレポートは、どうしても作成するのに工数がかかってしまう。わざわざ情報システム部門に依頼し、ようやく上がってきたころには、情報鮮度の落ちたレポートになっているといった話もよく耳にする。

現場が必要とするときに、必要なレポートをすぐに作れるようにするには、まずデータを集約・蓄積するプラットフォームが必要になる。そしてプラットフォームにデータが蓄積され、さまざまなデータにアクセスできるようになることで、現場が自分の知りたいことを素早く集計・分析できる環境が整う。

データ活用のためのプラットフォームを構築するもう一つのメリットは、全社が「同じ数字」を見て、ディスカッションできるということだ。勘や経験則といった尺度だけではなく、正確なデータを“共通言語”として次のアクションをとれるようになる。

4つのBI活用ステップ

データを活用する環境を整備したうえで、BI の活用ステップ は4つにわけられる。

4つのBI活用ステップ。レポート作成の効率化から、最終的には企業にイノベーションを起こす環境につながっていく。

4つのBI活用ステップ。レポート作成の効率化から、最終的には 企業にイノベーションを起こす環境につながっていく。

ステップ1 は「レポート作成の効率化」だ。まずは情報活用の基盤構築に取り組み、これまで情報システム部門に依頼したりExcel を用いて手作業で時間をかけて作成したりしていたレポートを自動化し、“ 業務の効率化” を実現する。「Dr.Sum EA」なら、集計・分析プラットフォームとしての役割を果たすだけでなく、誰でもExcel やWeb ブラウザーを利用して分析の基本とも言えるクロス集計やOLAP 分析などが簡単に行える。

活用ステップ2は「データ分析による業務改善」だ。レポー トから気づきを得て、次のアクションへとつなげるこのPDCA サイクルを高速に回すことが次の段階となる。データを可視化し分析を深めるのはその第一歩となる。数字は頭の中で判断しなければならないが、ビジュアル化されたグラフやチャート図にすると即座に状況を理解できるからだ。そのうえで具体的なアクションを起こし、スピーディーにその結果を把握し、すぐに改善するという高速PDCAサイクルを現場で回すことで、“業務改善”へとつなげる。また、このとき社内に「データを見る」文化を根づかせることも重要だ。

情報活用ダッシュボード「MotionBoard」は、さまざまな数字をビジュアルで表現できる。各役職や業務に応じた必要な情報のグラフやチャート図、地図へのマッピングによる可視化や、分析ロジックや統計解析を用いた高度な分析も可能だ。専門知識がなくても手軽に取り組め、分析が社内に浸透しやすい。

活用ステップ3の「KPI マネジメントによる業績改善」は、経営者層までも含んだ全社的なBI 活用だ。KPI(重要業績評価指数)を現場と共有し、ゴールの明確化や業績予測に役立て、業績改善へと結びつける。KPI や経営判断に必要な情報を素早く、わかりやすい形で見られる環境があるかどうかは、大きな差を生む。


戦略的な情報活用による「イノベーション」も可能に

そして活用ステップ4は「イノベーション」を起こすこと。そこで注目されるのが、第3 のプラットフォームと呼ばれる「SMAC(ソーシャル、モバイル、アナリティクス、クラウド)」だ。こうした第3 のプラットフォームとBI ツールの組み合わせにより、レポートによる情報の可視化等で単に業績を改善するだけではなく、イノベーションまで実現している企業が登場している。第三者機関の調査でも、「戦略的な情報活用と業績向上には、非常に高い相関関係がある」と報告されている。すでに情報を活用している企業と、まだ活用していない企業とでは、企業競争力の格差が確実に広がっている。

自社データ × 第三者データで、見えることがもっと拡がる

企業内のデータの分析は最優先で実施すべきことであるが、そこに公共のオープンデータや第三者データを加えることで、より精緻な分析が可能になり、意思決定の精度の大幅な向上が期待できる。

第三者データとは、例えば、人口・世帯、事業者・施設・建物、気象、移動人口、商品・消費、口コミなどのデータだ。営業やマーケティング分野におけるデータ活用・分析においては、自社のデータに客観的な第三者データを加えることで、商圏がどこにあるかといった新たな気づきを発見できることも多いはずだ。



データサイエンティストは必要か?
データ活用の主人公は「ビジネスパーソン」

データ分析を成功に導く最大の鍵は、「データに興味があること」だ。データサイエンティストがデータ分析で何かを見つけても、それをいかに現場に適応し生かすかを見つけ出すことは難しい。現場を知り、“ 次の打ち手” を知っている担当者自らが、仮説を立てデータを分析した方が、本当に必要な何かを見つけやすい。

自社のビジネスを本当に理解している現場のビジネスパーソンが、データに興味を持ち、使いやすいBI ツールを得ることで、業務を改革しイノベーションを実現できる。


「データ活用による現場力の向上 × 人数 = 企業競争力」


業務現場から経営者までの全社全員でのデータ活用が、これからの企業競争力であると言えるだろう。

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