経営層がおさえるべき データマネジメント成功のポイントとは？

現代社会において「データは21世紀の石油である」といわれているように、データ活用の重要性は、近年ますます高まっています。
経営層は、データを単なる情報ではなく、企業の成長や発展の基盤として捉え、積極的かつ迅速に活用していく必要があります。データマネジメントの戦略的な運用は、企業の将来を左右する欠かせない要素です。

本記事では、経営層が押さえるべきデータマネジメント成功のポイントを詳しく解説し、効果的なデータ活用のために必要なアプローチや戦略について具体的に探っていきます。

なぜデータマネジメントが重要なのか？

データマネジメントとは、文字通り「データを適切に管理すること」です。企業がデータを収集、整理、分析、そして活用する一連の活動を指しています。

近年、多様で大量のビジネスデータを扱うことが当たり前になり、これまで勘や経験則で進めていた業務も、データに基づいて意思決定する場面が急増しました。そんななか、企業戦略と整合性の取れたデータマネジメントは、企業活動を支えるための強力な基盤となります。
効果的なデータマネジメントの実現によって、以下のメリットが期待できます。

データドリブン経営の実現

企業の意思決定を、データに基づいて行うデータドリブン経営（データ主導経営）が可能となり、より迅速かつ的確なビジネス判断が可能になります。従来の経営戦略のような、KKD（勘・経験・度胸）に頼る不確定なものから、安定的な成長を目指せます。

また、データドリブンな企業文化の醸成は、透明かつ一貫性のある業務運営につながるのもメリットです。組織全体がデータや数値に基づいた合理的な行動をとることで、従業員同士の意思疎通もスムーズになり、業務効率の向上が見込めるでしょう。

新たな企業価値の創出

これまで企業の経営資源として重視されてきた「ヒト・モノ・カネ」の3つに加え、現代ではデータも企業戦略の成功を支える重要な資産であり、競合他社と差別化するための強力な競争源です。

企業間の競争を生き抜くためには、いま起きていることを素早く捉え、ビジネスに反映することが極めて重要ですが、その判断を行うためには、収集・蓄積されたデータと、情報を活かすデータ分析が必要です。

例えば、顧客分析の分野では、SNS上のユーザーの声を自動で収集し、AI技術も活用してそのニーズを理解することで、商品の開発やマーケティング施策に関わるインプットにつなげられます。多くのユーザーの声に耳を傾けることで、在庫の欠品管理や、販売された製品のトラブル検知といった効果も見込めます。

他にも、業界の動向についてデータ分析することで、自社の立ち位置を認識し、事業の現状を俯瞰することも可能です。競合との差別化に必要な強みを明確にでき、市場での競争優位性につながります。

データマネジメント成功のための3つのポイント

デジタル化が進んだ現代では、データの量や種類、利用価値が急激に増大しました。日々の企業活動で発生するデータは、顧客データや売上データ、製品データ、財務データなど多岐にわたります。

そして、それら異なる種類のデータを適切に一元管理し、組織横断的に共有できる形にすることこそがデータマネジメントの要です。
データマネジメントを成功させるためには、以下の3つのポイントが重要です。

1. データガバナンスの確立

データガバナンスとは、企業が保有するデータの管理方法を明確にし、データの品質やセキュリティを維持するための方針やルールを設定することです。
貴重な経営資源であるデータが、正確で信頼性のあるものでなければ、企業の意思決定に悪影響を及ぼしてしまいます。データガバナンスを導入することで、企業はデータの品質やセキュリティを保ちながらその価値を最大化し、業務プロセスの最適化を図ることができます。

法令遵守を徹底し、企業のブランド価値を保つためにも、データガバナンスの確立が欠かせません。

2. 組織全体の意識改革

既存の枠組みにとらわれず、時代の動きに合わせた新しい取り組みを立ち上げるには、組織全体でのデータ活用が不可欠です。そのためにも、組織全体の協力をあおぎ、部門間の縦割りによるデータ分断を解決することが求められます。

各業務部門が独自にデータを収集・分析する状況では、部門ごとのデータしか活用されず、業務の属人化にもつながります。コストが分散されてしまうことで、投資判断としても無駄が多いといえるでしょう。可能な限り、全社共通のデータ蓄積・可視化の仕組みを持ち、一元化することで効率化を図るべきです。

また、効果的なデータマネジメントを実現するためには、従業員全体が重要性を理解し、共通認識の下でデータを蓄積していく必要があります。
データを管理する手間がかかるというのは、既存の業務を抱える現場からすると負担になるでしょう。そのため成功事例の共有など、データマネジメントを行うメリットを、現場で活躍する人々が実感できるような仕組みが求められます。

3. 適切なツールと技術の導入

大量のデータが蓄積されたとしても、正確性や一貫性を欠いていては、効果的なデータ分析につながりません。顧客管理を例にとると、さまざまな部署が連携することなく新しいサービスを立ち上げ、その結果、部署ごとに異なる顧客IDが生み出されるケースが発生しています。

部署ごとに顧客IDがバラバラだと、顧客の購買履歴や問い合わせ履歴を統一して把握できなくなります。その結果、顧客が複数の部署に問い合わせた際、異なる担当者が異なるデータに基づいて対応を行うため、提供する情報の誤りなど、非効率なやり取りが発生してしまいます。顧客データが共有されていないことで、商機を逃すこともあるでしょう。

企業内の縦割り構造が生み出したデータのままでは、各事業でデータが分断されてしまい、経営視点でみても、部門を横断したデータドリブン型の意思決定が困難になります。
こうした課題を解決する第一歩となるのが、ERP（基幹システム）やCRM（顧客管理システム）の導入です。顧客情報や企業の経営資源といったデータを一元管理できます。さらに、BI（ビジネスインテリジェンス）と呼ばれる分析ツールもあわせて導入することで、容易かつ直感的にデータを可視化できるでしょう。

例えば、顧客情報を集約するCRMを導入することで、コールセンター部門やマーケティング部門だけで完結していた顧客の「生の声」を部門横断で共有できるようになります。これにより、各部門がそれぞれの視点でデータを分析・活用することが可能となります。具体的には、営業部門では、顧客ニーズの開拓や営業機会の創出、製造部門は品質や生産サイクルの向上、開発部門は顧客の課題を解決する付加価値の高い新製品開発といったように、データを有効活用できます。

さらに、BI（ビジネスインテリジェンス）と呼ばれる分析ツールもあわせて導入すれば、これまで専門家の力が必要だった高度なデータ分析が専門知識不要で簡単に行えます。企業内に蓄積された大量のデータを集計し、データ連携からレポーティング、グラフのレイアウト修正などが直感的に行え、必要な情報を可視化・分析できます。

システムの導入には、莫大なコストがかかる印象を抱く方も多いかもしれませんが、昨今クラウド型のサービスも登場しており、短期間・低価格での導入が可能になってきています。AIを活用したデータ分析ツールも普及しており、より大量のデータを簡単に取り扱えるようになりました。
当社の提供する「YDC SONAR」は、直感的なクリック操作のみで容易にデータを可視化でき、さらには専門知識不要で高精度なデータ分析までが行えるツールです。「データの管理方法がわからない」「データ分析にかかる手間を減らしたい」と考えている方におすすめです。

経営層が担うべき役割

経営層は、データマネジメントの成功において重要な役割を担います。いかに効率的にデータを蓄積するのか、その仕組みを検討すると同時に、データを活用する意義を全社に訴求する姿勢が求められます。経営者自身がデータマネジメントの有用性を理解し、現場に適した形で施策に取り組むことが重要です。

ビジョンの提示

データドリブン経営のビジョンを明確にし、組織全体で共有することで、全社的な協力を促します。なぜ必要なのかがわからなければ、従業員はデータマネジメントに積極的に協力してくれないでしょう。

どのような目的・戦略を持ってデータを集め、何のために活用するのか、ゴールを明確にすることがおすすめです。将来に向かってトップが率先して動き、現場の自律性とのバランスを保ちながらデータ活用を推進することが肝要でしょう。

リソースの確保

データ管理システムや専門人材への投資を行い、データマネジメントに必要なリソースを確保します。
データマネジメントの成功には、適切なツールと技術力の導入が欠かせません。データの収集や蓄積、分析、セキュリティ管理などを効率化することで、データ活用を最適化できます。

データを適切に管理・分析できる環境を整えるのに加え、データサイエンティストなど専門人材を確保することも重要な役割です。他にもデータアナリスト、データエンジニアなど、専門スキルを持つ多様な人材が、協働して業務に取り組める環境の構築も求められます。

専門人材の獲得、育成と同時に大切なのが、その人員を収める仕組みをどのように設計するかという視点です。データリテラシーの高い人材を獲得・育成しても、周りの大多数が数値に基づいた合理的な行動をとれなければ、収集したデータを活かせないばかりか、専門人材を組織に定着させることも難しくなってしまいます。

従業員全体のデータリテラシーを向上し、企業文化そのものをデータ駆動型に変えていく姿勢が求められます。データマネジメント成功事例の共有や、各従業員の背景に合わせたトレーニングによって、データ活用を推進する共通意識を持たせるところから始めると良いでしょう。

4.業界別データマネジメントの成功事例

以下では、データマネジメントを成功に導いた業界の事例を紹介します。自社に近い業界だけでなく、他業界の動向にも触れておくことで、新たな発見があるかもしれません。

製造業界の例

• データ分析の時間短縮：

  ある製薬会社では、データ収集や分析が属人的であることが課題となっていました。

  製造・品質データの解析システムの導入によって、製造プロセス改善の基盤を整備。
  製造設備をIoTで結び、膨大な情報収集・統合・解析を自動化することで、データ分析の時間を従来の10分の1まで短縮しました。
• 生産計画の自動化：
  ある製鉄会社では、顧客からの多品種小ロットの注文を、大ロットにまとめて生産していました。それぞれ求められる鉄の成分や納期が異なるため、注文の組み合わせ方は膨大で、熟練者が時間をかけて生産計画を作成していました。そこで、数理最適化技術によって生産計画を立案する出鋼スケジューリングシステムを構築。
  従来では数時間かかっていた週次生産計画を、わずか数秒～数分で作成できるようになり、計画作成業務が70％以上削減されました。
  
  

小売業界の例

• 顧客の購買分析：
  ウェブサイトでの購入履歴や行動データを分析して、顧客ごとにパーソナライズされた広告やプロモーションの提供が可能に。大手小売りチェーンでは、独自のアプリを導入し、店舗内の混雑状況や駐車場の空き状況をリアルタイムで確認できる他、顧客ごとにパーソナライズされたクーポンの配信や商品レコメンド機能を提供しています。
  
  

金融業界の例

• 投資アルゴリズムのAI化：
  AIは、大量のデータから一定の法則を発見することが得意です。株式投資は、これまで人間の目利きで行われてきましたが、AIに代替されつつあります。アメリカの大手投資銀行が、600人いたトレーダーをわずか2人にまで削減し、自動取引システムを導入したと発表し、大きな話題を呼びました。
  
  

データマネジメント導入のよくある質問と回答

Q. 経営層がまず取り組むべきことは？

「データを活用して何を達成したいのか」というビジョンを明確にし、組織全体の意識改革を始めることが重要です。
また、データマネジメントを推進するための専門チームや委員会を設置し、CIO（最高情報責任者）やCDO（最高データ責任者）など、組織をリードする役職を設けると良いでしょう。データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアなど、必要なスキルを持つ人材の採用・育成も必要です。

Q. 導入にかかる費用は？

データマネジメントの導入には、主にデータ管理ツールの初期費用とランニングコストが発生します。そのほか、クラウドストレージの利用料や、専門知識を持つ人材の育成への投資も必要です。規模によって異なりますが、数百万円から数千万円の費用が必要になるでしょう。

しかし、データ活用による業務効率化や競争力強化などの効果を考慮すれば、長期的な投資として価値のある取り組みといえます。

Q. データマネジメントに失敗しないためのポイントは？

データマネジメント成功のためには、全社的な協力が不可欠です。データマネジメントの重要性を経営層自らが強調し、積極的に関与することで、組織全体の意識改革につながるでしょう。
従業員のデータリテラシー向上や、専門人材の採用・育成を行うことで、データドリブンな文化を組織に根付かせていくことが重要です。

データマネジメントツール「YDC SONAR」のご紹介

YDC SONARとは？

当社では、製造業のデータ分析を効率化するクラウド型の製造業データ活用基盤「YDC SONAR」を提供しています。日々の企業活動で発生する膨大なデータを分析し、迅速な意思決定をサポートするための戦略的な情報基盤です。

YDC SONARの主な機能

• 大量のデータを集計値や表、グラフなど分かりやすい形で可視化・探索できる！
• 業務で発生する膨大なデータを簡単に分析し、迅速な意思決定をサポート！
• 複数の工程・拠点・部門で発生するデータも横断的に分析可能！

上記機能は、プログラミングなどの専門知識がなくても設定できるのが特徴で、短期間で簡単にデータ分析ができるようになります。専門人材の採用・育成にかかるコストや時間なども大幅に抑えられ、大きな組織再編を行わなくても、データドリブンな企業へと移行しやすくなります。効率的にデータマネジメントを導入し、企業運営をサポートしたいと考える企業担当者様に、「YDC SONAR」はおすすめです。

まとめ

製造業において、効率的なデータ管理は競争力を維持し、製造プロセスの最適化やコスト削減を実現するための重要な鍵です。データが蓄積されていても、生産ラインのパフォーマンス分析や在庫管理の最適化、品質管理プロセスの強化といった課題解決に活用できていなければ、せっかくのビジネスチャンスを損失していることになります。

データマネジメントの真の目的は、課題解決に役立つ結果を導きだすことです。

現場で日々発生するデータの管理方法が分からない、集約されたデータを製品の品質向上に活かしたいなど、製造業のデータマネジメントの課題を抱えている場合には、ぜひ「YDC SONAR」をご検討ください。データ管理強化や、データ活用方法に関する課題の解決をお手伝いします。

「YDC SONAR」をご検討中の企業担当者様は、まずはお気軽にカタログをダウンロードください。無償トライアルも受け付けています。