1. データの民主化とは
はじめに、データの民主化の定義について説明します。
データの民主化とは、企業内の全ての人々がデータを利活用できる状態を目指す概念のことです。特定のデータ専門家やアナリストだけがデータを活用するのではなく、企業内のあらゆる立場の人々が必要なデータに容易にアクセスできる状態を目指す取り組みといえます。
データの民主化は、データを活用できるツールやプラットフォームを導入するだけでは完了しません。データを利活用できる環境を整備することに加えて、従業員のデータ活用に関するリテラシー教育を実施するなど、様々な取り組みを企業全体で計画的に行う必要があります。
データの民主化を進めることで、企業全体の業務効率が向上したり、客観的なデータに基づいた意思決定が可能になったりするなど、様々なメリットを得られます。また、DXを推進するためにも非常に重要になるでしょう。
2. データの民主化を進めるメリット
データの民主化を進める主なメリットは下記の5つです。
- データに基づいた意思決定が可能になる
- 企業全体の生産性が向上する
- DXの促進につながる
- データドリブンな組織・企業文化の構築
それぞれの内容について詳しく解説していきます。
メリット1：データに基づいた意思決定が可能になる
従業員が直接データを活用し、市場のトレンドや潜在的なリスクを分析することで、ビジネスの不確実性やリスクを把握しやすくなるでしょう。
さらに、主観や先入観による意思決定でなく、客観的に信頼できるデータに基づいた意思決定が可能になります。
また、データが分散していると情報収集と集約に時間がかかり、経営レポートの作成に時間を要することが経営層の課題となりがちですが、これも解決することが可能です。データの民主化を進め、データを一元管理できれば、必要なデータに即座にアクセスし、経営レポートの作成を迅速に行えるようになります。
メリット2：企業全体の生産性が向上する
一部の従業員のみが特定のデータにアクセスできる状態だと、他の社員はそのデータを得るための手間と時間を要します。アクセス権限を持っている社員の許可をとらなければならないからです。
データの民主化を進めることで誰もが自由にデータを活用できるようになり、属人化した作業を標準化した上で企業全体の生産性向上につなげることができます。
従業員が自由にデータを分析することは、業務プロセスの改善や効率化などにも活かせるでしょう。
たとえば生産データや品質データにアクセスできるようになれば、生産ラインの効率化や品質向上のための具体的な改善策を立案することが可能です。従業員自らがデータにアクセスして業務の問題やボトルネックを特定し、改善策を実装することで企業全体の生産性を向上させることができるでしょう。
メリット3：DXの促進につながる
データの民主化によるデータドリブンなアプローチは、DXの促進につながるメリットがあります。新しいテクノロジーを採用したり、プロセスのデジタル化を加速させたりすることでイノベーションを促し、企業として競争優位性を築くきっかけを生み出せるでしょう。
メリット4：データドリブンな組織・企業文化の構築
データの民主化は、データへのアクセスが向上することで組織内での情報共有が促進され、企業内の情報の透明性が高まるメリットもあります。情報共有により、組織の目標や状況に対して従業員の理解が深まるためです。
従業員が企業内のデータを深く理解し、分析する能力を高めることで、データドリブンな意思決定文化を構築することができるでしょう。
3. データの民主化を進める手順
実際に企業でデータの民主化を進めるには、下記の6ステップで取り組む必要があります。
- 目標の設定
- データガバナンスの確立
- ツールの選定
- アクセス権の設定
- データを有効に活用するためのトレーニングの実施
- 評価・改善
下記でそれぞれのステップの具体的な手順をご紹介します。
1.目標の設定
まずは、データの民主化によって達成したいビジネス目標を明確にしましょう。目標の例としては、意思決定の迅速化や革新の促進、顧客満足度の向上などが挙げられます。その目標を達成するために、データにアクセスできる人の範囲をどの程度まで広げるか、どのような形でデータを共有するかなどを決めていきます。
適切な目標設定に重要なのは、企業のニーズや経営戦略に沿ったものにすることです。具体的かつ実現可能な目標を設定しましょう。
2.データガバナンスの確立
目標を設定したら、データの品質やセキュリティ、プライバシーを管理するためのデータガバナンスを確立します。データアクセスポリシーの作成や、データの分類基準の設定などを行いましょう。
3.ツールの選定
データガバナンスを確立したら、データの民主化を支援するツールを選定します。直感的に操作しやすく、SQLやプログラミングなどの知識がなくてもデータ分析を行えるツールがおすすめです。
システムとの互換性や予算、セキュリティ面での信頼性の高さなどを比較し、選定しましょう。無料トライアルを実施しているツールであれば、一度操作感を試して検討するのがおすすめです。
4.アクセス権の設定
ツールを選定した後は、適切なアクセス権を設定しましょう。ここでは、従業員の役割や業務に応じて、必要な範囲のみのアクセス権を付与することがポイントです。
仮に全ての従業員が企業の機密情報に自由にアクセスできるようになると、データの持ち出しや改ざんなどのリスクが高くなるため非常に危険です。セキュリティリスクを軽減するためには、アクセス権を設定した後も定期的なレビューや更新を行っていきましょう。
5.データを有効に活用するためのトレーニングの実施
アクセス権を設定したら、データを有効に活用するためのトレーニングを実施します。従業員がデータを効果的に活用できるように、データリテラシーやツールの使用方法、セキュリティに関する教育とトレーニングを実施していきましょう。
6.評価・改善
データの民主化を進めるためには、ツールの運用をスタートした後も定期的に評価・改善することが大切です。設定した目標の達成度を定期的に評価し、データの利用状況や品質、セキュリティの脆弱性などの確認・改善を検討していきます。
4. データの民主化に役立つツール
データの民主化をより効率的に進めるためには、ツールの活用が欠かせません。この章では、データの民主化に役立つツールを6つ紹介します。
1.データカタログ
データカタログとは、組織内のデータ資産に関する情報を一元的に管理するツールのことです。メタデータ（データの説明や起源、更新頻度など）をカタログ化し、必要なデータを容易に検索・発見できるようにします。データカタログは、データの品質や整合性・セキュリティを確保したい企業や、異なる部門間でのデータ共有を活発に行いたい企業などにおすすめです。
2.データ統合ツール
データ統合ツールとは、異なるデータを収集・統合・変換し、一貫性のあるフォーマットで格納するためのツールのことです。たとえば、CRMやERPなど複数のデータソースのデータを統合し、分析に利用できます。データ統合ツールは、データクレンジングや変換作業を自動化し、データ管理の負担を軽減したい企業に適しています。
3.DWH（データウェアハウス）
DWH（データウェアハウス）とは、構造化されたデータを格納する仕組みのことです。構造化されたデータは、項目などの軸で集計や分析を容易に行えるメリットがあります。DWHは、様々なシステムと連携してデータを整理・収集したい場合に適しています。
4.データレイク
データレイクとは、様々なデータソースから得られた大量のデータをそのまま格納する仕組みのことです。データレイクは、非構造化されたデータを扱えるのが特徴であり、画像や音声などのデータを格納できます。たとえば、AIなどで非構造化データを利用する時に活用できるでしょう。
5.データマート
データマートとは、データウェアハウスと同様に、構造化されたデータを格納する仕組みのことです。データマートはデータウェアハウスよりも規模が小さく、目的に応じて必要なデータを収集できるのが特徴です。そのため、データウェアハウスを構築するよりもコストやリソースは少なくなります。
データマートは、部門や業務ごとに小回りがきく形でデータ活用を進めたい時に選ぶと良いでしょう。
6.BIツール
BIツールとは、データ分析やレポーティング、情報の視覚化などを行えるツールのことです。データをより活用しやすくなるため、データに基づいた意思決定をスピーディーに行えるようになります。
BIツールは、データドリブンなアプローチを通じて業績の追跡や市場分析・顧客行動の理解を深めたい企業や、データの視覚化を通じて報告やプレゼンテーションを強化したい場合の分析ツールとして適しています。
5. データの民主化を進める際のポイント
データの民主化は、下記の7つのポイントを理解した上で進める必要があります。
- 高品質なデータを維持する
- データ品質を管理する体制を整備する
- データの標準化も進めておく
- 検索機能やタグ付けを活用する
- データの保管・管理におけるセキュリティ対策を強化する
- 従業員が一定のデータスキルや知識を身につける必要がある
- 組織文化の変化が伴うことを認識しておく
これらのポイントは、データ管理に携わっている従業員だけでなく、データを利用する可能性がある全ての従業員が理解することが大切です。下記でそれぞれについて詳しく解説します。
ポイント1：高品質なデータを維持する
データの民主化の効果は、データの品質によって変動します。そのため、データクレンジングを実施し、不正確なデータや重複しているデータ、欠損しているデータなどを特定し、修正または削除する必要があります。データクレンジングを実施することで、データの正確性や完全性、信頼性を確保できるようになるでしょう。
また、データの品質を維持するため、データソースから流れてくるデータを定期的にモニタリングすることも必要です。不正なデータを検出する機能などを含む製品を導入することも有効な手段です。
ポイント2：データ品質を管理する体制を整備する
データ品質の基準やガイドラインを策定し、データの取り扱いに関するトラブルが発生した際に適切に対処できる体制を整えておくと良いでしょう。データの所有者や責任者を明確にし、データの管理や品質管理、変更管理などを適切に行う体制を作ることがポイントです。
ポイント3：データの標準化も進めておく
データ品質を管理する体制を整備したら、データフォーマットや用語などを統一しておきましょう。たとえば、日付フォーマットをISO標準に統一したり、業界用語の定義を明確にしたりといった作業を実施します。
データの標準化を進めることで、異なるデータ形式からデータを統合する作業や分析・共有などを容易に行えるようになります。この点も意思決定の迅速化につながるでしょう。
ポイント4：検索機能やタグ付けを活用する
ユーザーが必要なデータを簡単に見つけられるように、検索機能やタグ付けを活用するのもおすすめです。たとえば製造業の場合、商品の情報や在庫、保管場所などのデータをスムーズに検索できないと、業務スピードや効率性の低下につながります。メタデータをデータカタログなどで管理し、タグ付けやカテゴリ分けを適切に行いましょう。
ポイント5：データの保管・管理におけるセキュリティ対策を強化する
データの保管・管理には、適切なセキュリティ対策を実施することが基本です。たとえば、データを暗号化したり、ファイアウォールを設置したり、データのバックアップを取得したりといった対策が一般的です。さらに、従業員ごとに適切なアクセス権限を設定したり、個人情報を特定できないようデータの匿名化を検討したりすることで、セキュリティを高められるでしょう。
また、データの機密性やプライバシーを守るために、セキュリティポリシーを策定し、従業員に遵守させることも重要です。
ポイント6：従業員が一定のデータスキルや知識を身につける必要がある
データの民主化を実現するためには、従業員や関係者が一定のデータスキルや知識を身につける必要があります。企業内でデータを有効に活用した事例を共有したり、データ解釈に関する教育プログラムを導入したりする取り組みがおすすめです。
他にも、データリテラシーのトレーニングや、データ分析ツールのトレーニングなども必要になります。これらのトレーニングを継続して実施することが欠かせません。
ポイント7：組織文化の変化が伴うことを認識しておく
データの民主化を進めるには、組織文化やプロセスの変革が必要となります。たとえば、データの民主化に関する情報・進捗状況を定期的に共有したり、従業員の意見やフィードバックの収集を積極的に行ったりすることで、組織全体で取り組めるようになるでしょう。
6. データの民主化を促進できる「Dr.Sum」とは？
ウイングアーク１ｓｔでは、データプラットフォームの構築を実現するためのデータ分析基盤「Dr.Sum」を提供しています。
Dr.Sumは、大量データの高速集計・多重処理に特化した分析用のエンジンを搭載しているのが特徴です。さらに、ノンプログラミングでの開発が可能であり、専門知識不要で操作することができます。
Dr.Sumは、互換性や連携性の高さも特徴です。様々なシステムから容易にデータを連携することができ、BIダッシュボードである「MotionBoard」などの各種ツールと組み合わせることで、蓄積したデータを可視化することもできます。ワンストップでデータプラットフォームを構築できるため、データの民主化を効率的に進めやすくなります。
7.データの民主化を実現した企業事例
次に、データの民主化を進めることに成功した企業の事例を紹介します。
Dr.Sumでデータの集計・分析・可視化を実現（一般社団法人日本音楽著作権協会 /JASRAC）
一般社団法人日本音楽著作権協会（JASRAC）では、サブスクリプション型の音楽配信により、楽曲の利用に関するデータ量が急増している状態でした。そのため、必要なデータを抽出・集計する業務に多大な労力と時間がかかっていました。
そこで、大量のデータを蓄積・高速処理するプラットフォームとしてDr.Sumを導入します。Dr.Sumを導入した後は、データをスピーディーに集計し、様々な切り口からデータの分析を行えるようになりました。また、分析結果のレポート出力が不要になり、ペーパーレス化も実現できました。
JASRACでは、企業内部だけの利用にとどまらず、外部へ情報発信するためのデータ基盤としてもDr.Sumを活用しています。代表的な例が、Dr.Sumで集計した結果を基に「『平成』期における著作物使用料分配額 TOP100」を発表したことです。JASRACは、平成の30年間にわたる使用料などの全データをDr.Sumを使って集計。作品ごとの累計分配額上位100曲を公表しました。この発表は、テレビや新聞、Webメディアなどで報道され大きな話題となり、非常に効果的な広報素材になったといいます。
上記の例のように、Dr.Sumは膨大なデータを集計し、外部に発信するケースにおいても活用することが可能です。
▼一般社団法人日本音楽著作権協会（JASRAC）の事例をもっとみる
楽曲の利用に関する膨大なデータをDr.Sum で集計・分析
役職員、業務部門、広報部門など全社で活用する基盤に
DXを推進するなかで“データの民主化”を目指す
まとめ
この記事では、データの民主化の定義やメリット、データの民主化を進める際の具体的な手順・ポイントについて解説しました。
データの民主化とは、企業内の全ての人々がデータを利用できる環境を目指す概念のことです。データの民主化を進めることで、データに基づいた意思決定、生産性向上、DXの促進などのメリットがあります。
データの民主化を進める上では、データの品質や管理体制の確保、従業員の教育、組織文化の変革などの課題があります。
そのため、データの民主化を効率的に進めるためには、ツールの活用が欠かせません。
記事内で紹介した「Dr.Sum」は、ワンストップでデータプラットフォームを構築でき、ノンプログラミングでの開発が可能です。さらに、様々なシステムから容易にデータを連携でき、蓄積したデータを可視化することもできます。ご興味のある方は、ぜひお問い合わせください。
