データ活用とは？ビジネスを加速させるデータ活用の基本をわかりやすく解説

データ活用の基本

次はどうするか？を考える材料

データと言われても「何から手をつけていいの？」と思うかもしれません。まず、「データ活用」って一体何？というところから見ていきましょう。

データ活用とは、集めたデータを使ってビジネスの意思決定や改善を行うことです。簡単に言えば、自社の売上データや顧客情報など、手元にある情報を使って「次はどうするか」を考えることなんです。

データ活用のメリット

では、データ活用でできることは何でしょう？

例えば、売上データを分析して、どの商品がよく売れているのか、どの時間帯に顧客が多いのかを見つけることができます。これを知るだけで、商品の配置を工夫したり、スタッフのシフトを最適化したりと、ビジネス改善のヒントがザクザク出てくるんです。

また、顧客情報を分析することで、誰がどんな商品を好んで買っているのか、消費者にどんなニーズがあるのかを把握することができます。これがあれば、新商品の開発やマーケティング戦略の立案に役立てることができますね。

効率的に業績を上げることが出来る、経営にとっても大きなメリットです。

目的を明確に設定することが重要

データ活用のために大切なのは、目的を明確に設定することです。「売上を上げたい」「コストを削減したい」など、データ活用を通じて何を達成したいのかははっきりさせておきましょう。

そして、その目的に対して必要なデータは何かを考え、それを収集・分析する。

実は、データ活用の基本はたったこれだけです。難しく考えず、まずは手元にあるデータを眺めて、何が分かるのか考えてみることから始めてみてください。

どんな小さな発見でも、それが積み重なって大きなビジネスの改善につながるんです。

データ活用は、まさにその積み重ねの連続なんですよね。

データの収集

目的にあったデータを収集する

次にデータ収集ですが、これが案外難しいです。どんなデータを蓄積すればいいのか、どうやって収集すればいいのか、これは経営者の皆さんの頭を悩ます問題だと思います。

データは、業務で得られるものから、SNSやウェブサイトのアクセスログ、センサーやIoT（モノのインターネット）から取得できるものまで多岐にわたります。ここでも重要なのは、目的に合ったデータを収集することです。

売上データだけ見ていればいい？

売上データや顧客情報はもちろん大切ですが、ビジネスに役立つデータはあなたのまわりに溢れています。

たとえば、顧客からの問い合わせ、SNSでの口コミ、顧客の購買履歴、さらには顧客が自社の商品と一緒によく買っている他社の商品といった情報も重要なデータになります。これらのデータを上手く収集し分析することで、顧客のニーズや状況を深く理解し、自社の商品開発やマーケティング戦略に役立てることができるんです。

データ収集のポイント

データ収集をする際のポイントは、「どのデータが自社の課題解決に必要か」を明確にすること。目的なくデータを集めても、ただ膨大な情報に埋もれてしまうだけです。まずは、自社のビジネス課題を明確にし「これを解決するため、これを実現するためには何を知る必要があるのか」を考えてみましょう。

もうひとつ大切なのが、収集するデータの「信頼性」です。たとえば、アンケート結果をもとにしたデータ活用も一つの方法ですが、そのアンケートが適切に設計され、正確に集計されているか管理する必要があります。間違ったデータに基づいて決定を下すと、それが企業の成長を阻害する要因になる可能性もあるので、注意が必要です。

信頼性の高いデータを収集することで、より質の高い分析結果を得ることができます。必要なデータを目的に沿って適切に収集することから始めていきましょう。

これがデータ活用の第一歩です。

データの分析

集めたデータを元に何かを見つけ出す作業

データ分析、これがまた奥が深いんですが、基本はシンプルです。

集めたデータから有用な情報を引き出す作業、それがデータ分析です。データを見る角度（これを分析軸と言います）を変えることで、同じデータでも全く違う発見ができたりします。

ざっくり言うと「集めたデータを元に、何かを見つけ出す作業」です。

たとえば、お店の売上データを見て「水曜日の夜が一番売上が多いな」とか、「この商品、30代男性に人気だな」という傾向を見つけるのもデータ分析の一部です。ただ、これだけだとただの「見ているだけ」で終わってしまいますよね。

そこで登場するのが、「分析ツール」です。

データ分析にはExcelがおすすめ

「分析ツール」といっても色々ありますが、その中でも特におすすめなのが「Excel」です。

なんだExcelか、と思うかもしれませんが、Excelを使えば、データを視覚化したり、特定の条件に合うデータだけを抽出したり、複数のデータを組み合わせて新たな視点を得たりと、色々なことができます。慣れれば手軽にデータ分析が行えるので、まずは難しいシステムを構築するよりもExcelから始めてみるのがおすすめです。

でも、「Excel使いこなせる自信がないよ…」という方もいるかもしれません。その気持ちも分かります。Excelは簡単な表の作成から、高度な関数やマクロなど、奥が深いですよね。

「餅は餅屋に」ではないですが、Excelもプロから学ぶのが一番効率的でコスパがいいと感じています。

たとえば、東京ITスクールの研修では、Excelの基本操作から、実際のビジネスシーンで役立つテクニックまで、皆さんがデータ分析を手軽に行えるようになるまで丁寧に指導していますので初心者の方でも安心してご受講いただけます。

データ分析を始める３ステップ

■ Step1　「何を知りたいのか」、つまり「分析の目的」を明確にする

■ Step2　目的に合ったデータを収集し、Excelなどのツールを使って分析する

■ Step3　分析結果を元に「何が分かったのか」を整理し、次のアクションにつなげる

この一連の流れを繰り返すことで、データ分析のスキルを確実に身につけることができます。

また、データ分析は一人で行うものではない、ということを忘れないでください。分析結果を他のメンバーと共有し、意見を交換することで新たな発見が生まれます。

誰かひとりスペシャリストがいればいいのではなく、部署単位、部門単位で取り組むことでその効果を最大化していきましょう！

データの視覚化とデータに基づく意思決定

データを視覚化すると圧倒的にわかりやすい

データの視覚化とは、数字やテキスト情報を図やグラフに変換すること。可視化することです。

これにより、データの中に隠れているトレンドやパターンが一目でわかるようになります。文字だけのデータだと見落としがちなポイントも、視覚化することで明らかになります。

例えば、商品の売上データを視覚化すれば、どの商品がよく売れているのか、どの時期に売上が伸びるのか、一目で把握できます。 チームや部門に情報共有する時も、数値が羅列された表を見せるよりも図やグラフになっていた方が伝わりやすいですよね。

経営者の方にとっても視覚的に理解できた方が的確な判断がしやすいですよね。

データ視覚化のポイント

では、データを視覚化する際のポイントを確認しましょう。

■ 目的を明確にする

何を解明したいのか、視覚化の目的を明確にしましょう。

■ 適切なグラフを選ぶ

情報を伝えるのに最も適したグラフ形式を選びましょう。

■ データの精度を確認する

誤ったデータを元にした視覚化は、間違った結論を導きます。データの精度を確認しましょう。

■ 見やすさを追求する

色や大きさ、ラベルなど、視覚化したデータが一目で理解できるよう工夫しましょう。

これらも特別なツールを使わなくても、Excelで実現することが十分可能です。

データに基づく意思決定

データに基づく意思決定、つまりデータドリブンな意思決定とは、データ分析の結果をもとに行う判断のことを指します。

ここでも視覚化は重要で、具体的な数字やグラフを見ながら判断を下すことで、より客観的かつ精確な意思決定が可能になります。

ある中小企業では、製品の不良率を減らすために、製造過程の各工程で発生する不良品の数を視覚化しました。すると、特定の工程で不良品が急増していることが明らかになり、原因を特定。適切な対策を立てることで、不良率は大幅に改善しました。

データによって現場のボトルネックが解消できた事例です。

データ活用のツールと必要なスキル

繰り返しになりますが「データを活用する目的」を明確にすることが、データ活用においてはとても重要です。

もし、ビジネスの売り上げを増やすことが目的なら、顧客データを分析して顧客のニーズや動向を探り出すスキルが必要になりますよね。

そのためには、データ分析ツールを使いこなすスキルが欠かせません。

一方、コスト削減が目的なら、運用データや経費データを分析して無駄を見つけるスキルが必要になります。

それでは、具体的なツールとスキルについて見ていきましょう。

■ データ分析ツール

Excelは基本中の基本です。まずはExcelを活用して「データを扱うこと」に慣れていきましょう。 最近では、TableauやPower BIなどのビジュアル分析ツールも注目されています。これらのツールを使うと、大量のデータを視覚的に分析でき、深い洞察を得ることが可能です。

■ データ分析スキル

データを見る目が必要です。数字を見て「何が起きているのか」を理解する力。それには統計学の基本的な知識や、ヒューリスティック（経験に基づく判断）の理解が必要です。

■ プログラミングスキル

全てを手作業でやっていては時間が足りません。PythonやRなどのプログラミング言語を使うと、膨大なビッグデータも効率的に処理できます。AIなど機械学習の知識があれば、さらに深い洞察を得ることができます。

■ コミュニケーションスキル

データの洞察を他人に伝える力も大切です。分析結果をわかりやすくプレゼンテーションできる人は、組織内で活躍しますよね。

どの産業の企業にとっても、どのようなビジネスモデルの企業にとっても、社内にデータ活用が出来る人材を増やすことは喫緊の課題。

これらのツールとスキルを身につけ向上させるためには、自主学習も大切ですが、外部の研修専門サービスやオンライン学習プラットフォームを導入するのもおすすめです。

データ活用の人材育成と組織文化

企業がデータ活用を成功させるためには、その道の専門家だけがデータ活用のスキルを持つだけではうまくいきません。全員野球で、組織全体でデータを活用する文化を育てていくことが求められます。そこで重要なのが、データ活用の人材育成と、そのための環境づくりです。

データ活用の人材育成

まず、人材育成についてですが、これは一人ひとりが基本的なデータリテラシーを持つことから始まります。データリテラシーとは、データを読み解き、理解し、それを活用して意思決定するための能力のこと。

全員がデータ分析のエキスパートになる必要はありません。大切なのは、データから得られた情報を理解し、それを業務に活かすことができる人材を育成することです。

具体的な育成方法としては、データ分析の基本的な知識や技術を学べる研修を受講するのが近道です。

特にExcelは、初心者でも扱いやすく、データ分析の基本的な操作を学ぶには最適なツールです。

東京ITスクールが提供しているExcelを扱う研修では、データの整理から集計、視覚化までを一通り学ぶことができ、短期間でデータリテラシーを身につけることが可能です。

データ活用の組織文化醸成

それと同時に、データを活用することが当たり前の組織文化を作り上げることを推進していくことが効果的です。

たとえば、会議で意思決定をする際に、感覚や経験だけでなくデータに基づいた根拠を求めるようにする、といった取り組みです。

これにより、組織全体でデータの価値を認識し、それを活用することを自然な行動とすることが可能となります。

データを活用するには、高度なテクノロジーやビッグデータだけではなく、人材育成と組織文化が大切であるということを、ぜひ意識してください。

組織全体でデータを理解し、それを活用することで、大きなビジネスチャンスをつかむことができます。

データ活用は、大企業だけではなく中小企業も力を入れて取り組むことが必要です。 本記事を参考に、ぜひデータ活用にチャレンジしてみてください。

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