DX推進にデータ活用が必要な理由や分析に必要な手順を解説

デジタル技術で会社に新しい価値を発生させたり、業務や商品の改善をおこなうDX(デジタルトランスフォーメーション)。そんなDX推進にはデータ活用が欠かせない要素です。

今回は、DX推進にデータ活用が必要な理由や、データの分析に必要な手順、データを上手に活用する方法などをご紹介します。データ活用における注意点も解説しているのでぜひ最後までご覧ください。

DX推進にデータ活用が必要な理由

DXは、デジタル技術を活用してビジネスモデルそのものや人々の生活に変革をもたらすことを指しますが、そのDXにはデータ活用が深く関与しています。

データ活用とは、事象・文章・数値などのデータを多く集め、必要なデータを取捨選択・分析し、得た結果を使って企業戦略を考えたり、営業方法を考えたりすることを指します。分析するまでの工程は、データ分析とも呼ばれます。

データは多くの事実を含むため、傾向を理解できれば新しい商品価値を創造するきっかけにもなります。たとえば、顧客の購入履歴や性別、年齢、職業などの属性情報を蓄積すれば、商品の購入頻度や商品のニーズに関する傾向の分析が可能です。適切なマーケティングにつなげるためにも、データ活用はDXには欠かせない要素なのです。

経済産業省が公開しているデータでは、IT人材は2020年の時点で約37万人、2030年には79万人が不足し、企業の競争力を強化するためにはIT技術の活用が欠かせないとしています。


(参考)経済産業省 – IT分野について

関連記事:DXに必要なスキルとは?資格やマインドセットについても解説

データ分析に必要な手順

続いて、実際にDXにおけるデータ分析に必要な手順をご紹介します。難しそうに聞こえるデータ活用ですが、手順を踏んでデータを収集・蓄積し、解析できれば、活用までの道は残りわずかです。情報は価値ある存在なので、DX推進のためにも無駄にしないよう活かしましょう。

データ分析に必要な手順

  • データを集める目標を定める
  • データ同士の関係を理解する
  • データを出力して可視化する

データ分析の手順①データを集める目標を定める

データ分析を行う際は闇雲にデータを集めてから考えるのではなく、最終的にはどんな結論を出すために必要なデータなのかを絞り、その結論を出すために必要な情報を集中して収集することが大切です。

DXにおける業務に関するデータは多岐に渡り、顧客との対応で得たデータから業務プロセスで発生した業務までさまざまです。そのため、データは闇雲に集めていても活用しきれません。データを分析する際は、「何を達成したいのか」を明確にし、集めるデータを絞りましょう。

例えば、メールを使った営業で実際に顧客のアクションが欲しいと目標を定めたとき、集めるデータはメールを送った回数とその内容、顧客からのアクション数です。顧客ごとにデータをまとめ、何回送った時点でアクションがあったのか、また、アクション数が多かったメールの内容は何かを分析しましょう。

さらに、何か新しい製品やサービスを生み出したいと目標を定めたときは、業務の中で発生するデータに着目してみてください。例えば、製品に対する問い合わせデータを集めたとします。「〇〇を実現できるシステムはないのか」「このシステムでは〇〇はできないのか」という問い合わせがあれば、顧客が望んでおり価値のある製品がわかります。

以上のように、あらかじめ目標を決めて、データ収集の的を絞るのが大切です。

データ分析の手順②データ同士の関係を理解する

DXにおけるデータは孤立しているわけではなく、それぞれに関係性を持っている可能性があります。代表的な関係性に、相関関係と因果関係があります。

  • 相関関係:Bが増えればCが増える・減る
  • 因果関係:AによってB・Cが生じる(原因と結果)

先ほどの営業の例であれば、セールのメールをA、商品の問い合わせをB、商品の売上をCとするとわかりやすいでしょう。
問い合わせのあった商品が売れた場合、問い合わせと売上は相関関係にあるということになります。
メールの送信後に問い合わせの件数が増えた、商品が売れた、という結果が生じれば、メールと問い合わせ、メールと売上はそれぞれ因果関係にあるということになるのです。

データ分析の手順③データを出力して可視化する

また、収集したデータは数値からグラフにして可視化するのが大切です。データの件数が多ければ多いほど数値では理解が追いつきにくくなるので、できるだけグラフ化して残しておきましょう。

正確性も可視化の速度も早いエクセルやスプレッドシートなどのツールを上手に活用するのがおすすめです。

収集したデータを活用する方法とは

続いて、集めたデータを活用する方法をご紹介します。

DXにおけるデータの活用方法はさまざまですが、販売戦略、企業戦略の見直し・優良顧客の選定・業務効率の改善などが上げられます。

販売戦略や企業戦略の見直しでは、顧客データを分析して競争力を強化します。顧客が求めるニーズを把握すれば、売れ行きがよい製品を開発できるだけでなく、売れ残りやすい不要な製品も明確になります。

また、来店頻度や購入頻度、競合他社の製品を利用する頻度など、顧客一人ひとりのデータを蓄積・分析すれば、自社の製品を愛用している優良顧客がわかります。すでに優良顧客となっている人物だけでなく、優良顧客になりそうな人物も絞り込めるので、積極的な営業活動ができます。

さらに、顧客に対する戦略だけでなく自社の業務効率改善にもデータ分析が活用できます。例えば、テレワークを実施しているチームと実施していないチームの労働時間を分析すれば、それぞれを比較でき、業務内容に適した働き方が明確になります。

データ分析する上での注意点

最後に、データを分析する上で欠かせない注意点を解説します。データを分析する際は、注意点をしっかり把握するのが重要。特に、データを集めることを目的としないように注意しましょう。

データ分析における注意点

  • データのフォーマットを揃える
  • 正しいデータか検証する

データ分析の注意点①:データのフォーマットを揃える

常に発生するデータは、フォーマットがそろっておらず数値でまとめることもままならない状態です。そのため、DXにおけるデータ分析をおこなう時点で、入力形式やデータの形式を揃えておきましょう。数字一つでも、半角・全角を統一しないだけで、データが扱いにくくなってしまいます。

データ分析の注意点②:正しいデータか検証する

集めたデータには多少の誤差が発生します。データの誤差を解消するには、より多くのデータを集めて精度を高めましょう。例えば、収集したデータが10個の情報と、1000個の情報では、情報としての信ぴょう性に明らかな差があります。

また、収集したデータの入力と出力を繰り返しているうちに入力ミスや出力ミスが発生する場合もあります。人間によるミス、ヒューマンエラーを防止するためにも、データ分析をおこなう際は専用のシステムを導入して、データを扱う工程をシステム化するのがおすすめです。

データは上手に活用してDXをさらに推進しよう

日々の業務で発生するデータは、しっかり収集して整理・分析すると、有効な情報として役立つ場合があります。従って、データ活用ができれば、DXもさらに推進できます。最近ではデータを解析するツールも増えており、データ活用へのハードルも下がっています。発生したデータは有効活用し、企業としての競争力を高めていきましょう。

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