企業がデータ活用するメリット・デメリット
企業がデータ活用するメリット・デメリット

企業がデータ活用するメリット・デメリット

2020年以降「企業はデジタル化やデータ活用をしましょう!」という声を多く聞きます。短くまとめてDX(デジタル・トランスフォーメーション)を行う!という風にも言われます。

それらは、結果的には企業の業務効率化や次のビジネスを生み出す機会をもたらす、企業にとっては非常に良いものです。一方で、それらを繋げる知識がないと「それで私の会社に何のメリットがあるの?」とよくわからず、結局何もしないということにもなりかねません。

この記事では、京都にあるデータテクノロジー企業 長目が、企業がデータ活用するメリット・デメリットという視点から、DX、データ活用、人工知能などに関して解説します。

データ活用のメリット・デメリットを手短に

事業でデータを活用すると、その事業の環境や状況が理解しやすくなります。

例えば、担当者が「千人が住むマンションで、子供用英語教材を販売する戦略」を作成し、実行しました。しかし、一件も成約がありませんでした。担当者の報告によると、そのマンションは高齢者ばかりだったので、売れなかったということでした。しかし次から、高齢者に需要のあるサプリを売る戦略が提案・実施され、売上がたちました。

前もって、そのマンションの住人の年齢層がわかっていれば、子供用英語教材を売りにいく戦略は立てられなかったでしょう。失敗は存在しなかったということです。

一方で、高齢者しかマンションにいないということがわかったのは、会社にとって収穫です。そのデータを会社に残すことにより、次は高齢者に売れる商品を届け、売上をあげることに成功しました。

そのデータをどのように残すかを作る部分が、簡単に言えばDXと言えます。そして、DXで作ったデータを分析し、ビジネスを組み立てることがデータ活用です。このようにデータを活用することで、チャレンジして発生した失敗を、次に活かすことができます。

データ活用のデメリットは、人がデータ活用に慣れるのが大変なこと、活用できるデータを作り保存するのはコストがかかるというところです。

以降では、データ活用の周辺知識を掘り下げます。

データ活用とは

企業にとってのデータ活用のメリットは次の3つです。

  • 業務の意思決定が容易・迅速になる
  • 働く人のチャレンジを促進し、創造性を活かせる
  • 属人的だった業務のノウハウが、会社にも蓄積される

データ活用とは、データを事業に役立てることです。先の事例で見ると、マンションには高齢者しかいないというデータを得たことで、営業戦略を変え売上をあげることに成功しました。

これまでの場合、最初の何も売れなかったという時点で、担当者の評価が低くなっていたと考えられます。そのため、担当者は事業のリスクが取りにくく、結果これまでと同じことを繰り返すという、進歩が生み出しにくい悪循環を生み出していました。

しかしデータを活用するという目標ができると、何も売れなかった代わりに、高齢者ばかりであるというデータが会社に溜まります。そして次の行動として、顧客に合った商品を売ることにより、会社が利益を上げる流れを作れます。

つまり、データを活用することにより、働く人の創造的なチャレンジを促進でき、結果が出やすい環境を作れることになります。また、データと行動が働く人に明らかになることにより、これまで個人に蓄積されるだけだった業務ノウハウが共有され、より良いアイデアが生まれやすくなります。

また、会社に蓄積されたノウハウを活用することにより、働く人の育成も均質化できます。

データ活用に必要なもの

データ活用に必要なものは次の3つです。

  • データ
  • データが誰でも使える環境
  • チャレンジを認める環境

データ

データ活用にはデータが必要です。そのため、データを収集・蓄積する仕組みを作る必要があります。

データは3種類存在すると考えられます。

  • 誰でも使えるオープンデータ
  • 有料で購入できるデータ
  • 自社で集めているデータ

オープンデータ

オープンデータは無料で使えるものです。日本政府などが発表している国勢調査のデータや、消費のデータなど多くのデータがあります。現状、このようなデータでも活用されていない状況にあるので、これを利用するだけでも競争力を得ることができます。しかし、データ活用が進めば、誰でも活用できるので、単純な利用では競争力がなくなる可能性があります。

弊社によるDXにおけるオープンデータを活用する案は次の記事をご覧ください。

有料データ

次に、有料で購入できるデータがあります。さまざまな業者が販売しているデータがあり、自社の業務に使えるデータを購入できます。値段はさまざまな設定が行われています。高額なものほど価値を持つ可能性がありますが、それは自社のビジネスモデルによる部分があります。また、他社も購入できるので、全社が購入してしまうと競争力の強化にはなりません。

自社の独自データ

自社で作るデータは、誰も持っていない分だけ価値があります。それだけで競争力の強化につながります。まずは、自社でどのようなデータを作るかを考えるだけで、会社のデータリテラシーは向上すると考えられます。最近では、顧客管理システムなどの活用でそのようなことができたり、ローコードツールでスマホでデータを作るようなこともできます。

究極的には独自データを作成し、それをうまく活用して新たなビジネスモデルを生み出す企業体制を作るのが、DXの追い求めるものであると長目では考えます。

データを誰でも使える環境

取得したデータをどのように保存し、活用し易くするか?というのも、データ活用では重要な部分です。さまざまなデータを保存しているが、取締役以外は見れない場合、データを見る目が減少することから、確認できるデータは少なくなり・アイデアも減少します。

データ活用のメリットを享受するためには、全てを見れるようにする必要はありませんが、必要なデータがすぐに使える環境を構築する必要があります。許可されているデータはオンプレ・クラウド問わず提供され、見たい時に見れるような環境が望ましいところです。

そうすることにより、現場レベルでの気づきが業務に反映され、試行錯誤が生まれ、より良いビジネスモデルを生み出す確率を高くします。

チャレンジを認める環境

データ活用は、データを使える環境を提供するだけでは進みません。それを常に活用してアイデアを出す、また確認する姿勢を上司から示していかなければなりません。それに並んで重要なのが、チャレンジを認める環境です。

データ活用とは、何か起こした行動に対しての結果をデータで確認し、その次の行動の仮説をたて、ビジネスモデルの精度を上げていく行動となります。失敗のデータも生かして、最終的に良いビジネスモデルを作成することがゴールとなります。途中の失敗が隠蔽されてしまうと、データが活かせなくなりビジネスモデルの精度を上げることができなくなります。

そのため、失敗や変化を認める社風が必要となります。

そういうと、なんでもチャレンジというふうに捉えられがちですが、そうではありません。

例えば、会社を一瞬にして潰してしまうリスクを取るべきか?と言われると、そのリスクは取るべきではありません。行動には利益を得るリスク(アップサイドリスク)と損失を被るリスク(ダウンサイドリスク)の両方があります。アップサイドリスクが小さすぎるような行動や、ダウンサイドリスクが大きすぎるチャレンジは、避けられるよう制度を設計する必要があります。

その辺りも、データや会社の予測を使ってチャレンジできるような仕組みを作ることも、データ活用には重要です。

DX

デジタルトランスフォーメーション(DX)はよく聞かれる言葉です。しかし、イマイチどういうことか理解できてない方も多いでしょう。

DXは2段階に分かれると言われます。企業でデータ活用できるようにデータを整える段階が守りのDX、整えられたデータから新たなビジネスモデルを作成する段階が攻めのDXと呼ばれます。

例えば紙に書かれたデータは、残念ながらPCなどからはデータとして扱うことができません。よく見るPDFも扱うのが難しいデータとして知られています。そのようなデータを、IT機器などを活用してつかえるものとした上で、業務を変革していくのがDXと言えます。

そう考えるとデータ活用はDXにつながると言えます。

データ分析・人工知能など

よく話題となるデータ分析や人工知能などは、データ活用・DXのために行われることであることとなります。

最初の事例は雑な事例なので、高齢者ばかり住んでいるマンションとしましたが、実際の分析となると細かい年齢構成などが取られることになります。そうすると、それを分析した上で、それとにた地域を探すなどの行動を取る際、人工知能を作って探すこともできます。

データ分析・人工知能に重要なのも実は人のアイデアだったりします。それらを活用することで、ビジネスモデルをスピーディーに変革できます。

デメリット

メリットっぽい話ばかり述べたので、最後にデメリットを取り上げます。

データ活用・DXのデメリットは次の3点が挙げられます。

  • デジタル技術に慣れていない人には受け入れにくい
  • チャレンジしてはいけない職種もある
  • データの作成・保存にはコストがかかる

デジタル技術に慣れていない人には受け入れにくい

ITなどに疎い方にはIT技術を使うこの方法は、受け入れにくいかもしれません。しかし、これもリスクとリターンで考えていただければと思います。

いきなり全ての業務を変革する企業もありますが、それはかなりリスクが高いと思います。部分から導入し、徐々に全体に浸透させる方法が良いでしょう。何でもそうですが、基本的な手法はあるものの、やはり個別に対応するにはそれなりのやり方があります。それを考慮しないで、成功した事例を自社に当てはめても、文化が異なるためうまくいかなかったという事例もよく聞かれます。

データ活用は魔法の杖ではなく、どちらかというと地味ですが確実に効く薬のような印象ですので、取り組みやすいところから拡大していくイメージでの導入が良いでしょう。

チャレンジしてはいけない職種もある

チャレンジという言葉を大きく出しましたが、もちろん確実にこなさなければならない重要な仕事もあります。そういう場面ではチャレンジしてはいけません。

そういう部分でもうまく技術を活用することにより、効率を上げることはできます。例えば、何かの入力などの失敗のないようなアプリケーションを作ったりすることです。コンピュータは繰り返し作業などに向いています。そのような利点を生かしつつ、人間の特性も取り入れることにより、チャレンジしてはいけない職種も効率化することができます。

データの作成・保存にはコストがかかる

データの作成や、使いやすい状態で置いておくことにもコストがかかります。そのコスト以上に利益をもたらせば良いのですが、その計測は難しいと考えられるかもしれません。しかし、クラウドなどのリソースを使うことにより、その辺りは簡単に計測できますし、必要ないと思えば削除することも簡単です。

チャレンジしても、失敗と判断すれば、すぐに手仕舞いできるというメリットも、クラウドを活用するとあると考えています。

終わりに

以上、データ活用・DX・データ分析・人工知能などについて解説してみました。

短くまとめると、データ活用で、ビジネスモデルの変革を行うというのがDXであると言えます。そして、データを集めるためにどのようなツールを使うか?また、どのような分析を行うか?という部分も重要になってきます。

データ活用やDXを初めてみようと思われた際は、ぜひ、京都のデータテクノロジー会社 長目(ちょうもく)にご相談ください。

長目ってどんな会社かな?と思われた方はウェブサイトへどうぞ!

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