データ活用の進め方 -4つのステップ-
DomoのKotaroです。
前回に引き続き、デジタル変革におけるデータ活用の進め方を4つのステップに沿って解説していきます。
前回の記事全文はこちら
◆前回のクイックおさらい◆
デジタル変革（DX）の肝はデータ活用であり、データを制することこそが組織のDXにつながる
データ活用の目的は、何かしらの“改善”にあり、明確な“改善”の目的を定めることから始めることがデータ活用につながり、それがDX推進になる
データ活用は何をどう進めていくのか？
データの活用はどのように進めていけばよいのしょう。
私は、デジタイゼーション→デジタライゼーション→デジタルトランスフォーメーションというカタカナだらけの進め方を説明するつもりはありません。
私自身、カタカナだらけや漢字だらけのDXのステップ論を読んでも良く分からないので、もっと根本的な考え方を出来るだけ平易な言葉で説明したいと思います。
第1ステップ：“改善”の目的を明確にする
起業の目標を立てる時に、KGI（Key Goal Indicator：重要目標達成指標）、KPI（Key Performance Indicators：重要業績評価指標）を決めましょう。
ということがよくあると思います。
※KGIは「最終目標」、KPIは「中間目標」「KGIを達成の為の過程の目標」といえますね。
最近では目標設定にOKR（Objective and Key Result：「目標」と「主要な結果」）もよくつかわれるようになりました。
しかし、目標を設定することが目的ではありません。
確かに、目標に対する状況を、データをグラフにして見やすくする、ということも大事ですが、それはデータ活用ではなく、データ利用なのです。
データ活用の為には、何の“改善”をするのかを明確にすることが肝心なのです。
例えば、売り上げを5％増やして、営業利益は3％増やし、コストは1％下げる、といったことや、社員全員の残業時間を月60時間から20時間以下に下げる、ということが“改善“の目的となります。
※今すぐ第一ステップ詳細を読む場合は、こちら。
第２ステップ：“改善”を実現するには何が分かればアクションを起こせるのかを検討する
“改善”の目的を、売り上げを5％増やすことと決めたとして、日々の売上額をただ見ているだけで果たして売り上げは5％増えるのでしょうか？
数字を見るだけでは何も改善しませんよね。見て見ぬふりと一緒です。
では、どう考えるかですが、売り上げを5％上げたいのであれば、より多く売ることができればいいわけですよね。
そのためには何が分かればいいですか？
一番いいのは今売れるものを見つけることですよね？もちろん長期的に売れるものとか、将来的に売れるものを見つけるというのもあると思います。
何が分かれば（売れ筋商品を見つけられれば）アクション（増産・出荷を増やす）を起こすかが定まれば、どういうものが売れ筋商品といえるのか、どうやって売れ筋商品を見つけるかとなりますね。
前年より販売額が大きく伸びているもので、且つ市場も活況で規模が大きくなっているのと決めたら、商品ごとの販売額と、その商品の販売している市場の取引総額を、過去と現在とを比較すれば見つけられるでしょう。
もちろん様々な因果があり一概にそうとは言えませんが、そう仮説をたてることはできると思います。
第３ステップ：“改善”のアクションを起こす為に必要なデータを用意する
販売数量を増やすための売れ筋商品を見つけるためには、商品ごとの販売額と、その商品の市場の取引総額の過去と現在のデータが必要になります。
そのデータはどこにあって入手可能かどうかを確認し、存在するなら手に入れましょう。
社内にないなら、社外も探してみましょう。市場データに関しては経産省の統計データや民間企業が提供している市場データなどいろいろあります。
自社内にデータがないからといってあきらめず、民間企業のサービスやオープンデータなどの活用も視野に入れて貪欲に使えるデータを探しましょう。
特に自治体が提供してくれているオープンデータは活用しない手はないでしょう。
紙のデータならある。PDFのデータならある。というのなら、電子データ化することも視野に入れましょう。
とにかく、データが見つからない、存在しないと思ってもめげずに、どこかに利用できるデータがあるはずだと思ってあきらめず、用意することには貪欲になってください。
第４ステップ：“改善”アクションを起こしやすいように、データの理解がしやすい状態にする
さて、最後のステップです。
“改善”の目的も決まり、改善に必要な知るべき情報と改善のアクション、その為のデータの準備ができたら、データを分かりやすく理解できる状態にしてあげます。
大量の数字を巨大な表にみっちり書き記されたものを見て必要な情報を正しく理解できるでしょうか？
表に見慣れていて経験豊富な職人のような大ベテランなら理解できるかもしれませんが、皆が同じレベルであろうはずがありません。
皆が共通認識を持てるように、どんなレベルの人でも同じ理解になるようにデータを分かりやすくする必要があるのです。
そのためには様々なツールが存在ます。
Domoもそのツールの1つです。世間一般的にBIと呼ばれているツール群を上手く使えば効率よくデータを分かりやすくできるでしょう。
ただ、データをグラフにすれば分かりやすくなる、と安易に考えないでください。
大量に作成されたグラフや、所狭しとはグラフが貼り付けられた報告資料をご覧になったことはありませんか？
大抵何が書いてあるのか、何を理解したらいいのか、ながながと説明を聞かないと分からないといったことはありませんでしたか？
私はしょっちゅうありました。それに過去にはそんな報告資料を作ってもいました。ハッキリ言って説明を聞いても頭の中に残る情報はごくわずかだったのを覚えています。後で見返そうと思ってメモをみっちり書いた報告資料がすぐに見つからず、結局見返さず、翌週の報告会まで何のアクションも起こさなかった。ということがありました。
これでは、“改善”をしようと思ったデータ活用が台無しです。
データ活用の肝は、データを分かりやすく伝えてこそ、価値が生まれるのです。分かりやすく伝えられないデータなんて宝の持ち腐れです。
どうすればデータを分かりやすく伝えられるかは以下の2つを理解してください。
・データを分かりやすくする≠グラフ化 だということ
・報告書を作成する という考えでグラフを利用すること
我々が提供するDomoは第4ステップのデータの理解をしやすい状態を作る、データを分かりやすく可視化をすることに非常に長けたツールです。
また、第1ステップから第3ステップの進め方や第4ステップの作成方法などを、Domoのコンサルタントがぱっちり支援させて頂きますのでご安心ください。
本記事ではデータ活用の考え方を説明いたしました。
次回以降で、第1ステップから第4ステップの具体的な手法は何なのか、について説明したいと思います。
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では、またお会いしましょう！