データ戦略

「世界標準のデータ戦略完全ガイド」バーナード・マー (著), 山本 真麻 (翻訳)を参考に記載していますので、詳細はこちらをお読みください。

データ戦略とは

「データの重要性を全社的に理解し、社内の分析基盤を整備・構築、あらゆる施策の実行〜改善に活用するための戦略」と定義

参照URL
https://moltsinc.co.jp/media/knowledge/8314/

６つのデータの活用目的

1. 意思決定プロセスの改善

2. 顧客と市場の理解

3. より優れた製品の創出

4. より優れたサービスの創出

5. 業務プロセスの改善

6. データの収益化

全社的なデータ戦略に沿いながら、業務分野ごとにデータと分析技術を構築する

データ活用計画

データ活用領域（２つ）

• クイック・ウィン型
  比較的小さな投資で短期間で成果を出す

• 大規模トランスフォーメーション型
  大きな先行投資と長い開発期間が必要となるものの、事業の在り方を根本から変えるかもしれない革新的な方法でデータを利用する

データ活用計画のテンプレート

1. 戦略目標との連携
   このデータ活用がどの戦略目標に貢献するのか

2. 目的
   鍵となる質問（このデータ活用を経て答えを出せるもの）は明確か

3. KPI（成果の測定指標）
   成功したかをどのように測定するか。この活用計画が影響を及ぼすビジネス指標は？注視するべき結果が何か。

4. 責任者

5. データ利用者
   データ利用者は誰か。インサイトを必要としているのは誰か。

6. 必要なデータ
   何のデータが必要か（内部データ/外部データ、新規データ/既存データ、データの多様化、構造化データ/非構造化データ）

7. データガバナンス
   データガバナンス、データプライバシー、データアクセス、データ所有者

8. データ分析とアナリティクス
   データをどのようにしてインサイトに変えるか。どのような分析手法をとるか。

9. テクノロジー
   テクノロジー面の課題と要件

10. スキルと素質

11. 導入と変更管理

データ戦略の策定

• データ要件
  データの可用性、内部データ/外部データ、新規データ/既存データ、データの多様化、構造化データ/非構造化データ

• データガバナンス
  データの質、倫理性、プライバシー、所有者、アクセス権、セキュリティ

• テクノロジー
  データの収集、保管、処理、アウトプット

• スキルと素質
  スキルギャップ、トレーニング要件、社内人材、アウトソーシング、パートナー

• 導入と変更管理
  （プライバシー、所有者、アクセス権、セキュリティ）

データ企業になるべき理由

あらゆる企業にとってデータが重要な資産となえい、データは競争で優位に立つための必須条件となっている。
企業の競争力は、どれだけうまくデータを活用し、分析結果を活かし、進行テクノロジーを導入できるかにますますかかっている。