組込SDK 分析BIツール を活用してデータドリブンな文化を構築しよう！

大幅に増加するデータを活用する

私たちは毎日 2.5 京バイトを超えるデータを作成すると推定されています。そして、これはさらに増加すると予想されます。しかし、多くの企業や組織は、このデータを完全に活用して業績を向上させることができていません。

データを戦略的に使用する組織は、洞察を得て組織全体のビジネス プロセスに影響を与えるための重要な資産としてデータに依存しています。彼らは、仮定や「直感」に頼るのではなく、データに基づいてより賢明な意思決定を下すことができます。

データ駆動型の洞察は、マーケティング チームが新しいトレンドを発見したり、顧客の購入ファネル内の漏洩を正確に特定したりするのに役立ちます。データを収集し、理解し、重要な機会を特定する能力があれば、成功への準備が整います。

2022 年までに、主要な新しいビジネス システムの半数以上に、リアルタイムのコンテキスト データを使用して意思決定を改善する継続的インテリジェンスが組み込まれる予定です。

Gartner データ＆アナリティクス サミット、2020 年 6 月

大幅に増加するデータを活用する

データと分析の役割は、独立した分野からデジタル戦略やデジタル変革の触媒へと変化しつつあります。

ビジネスの成果をもたらす最新の実用的なデータと分析戦略を作成する方法、Gartner、2019 年 10 月

多くの人は意思決定をする際に自分の直感を信頼しがちですが、それはビジネス上の意思決定を行うための最良のアプローチなのでしょうか?答えは「ノー」になることが増えています。特に組み込み分析を使用するアプリケーションでデータがより簡単に利用できるようになると、人々はデータ視覚化やダッシュボードでデータをより迅速に参照して、より適切で迅速な意思決定を行うことができます。

したがって、特に次の主要な領域において、データドリブンの文化を構築することが重要です。

1. ビジネス パフォーマンスの最適化:データに基づいて意思決定を行って優先順位を付ける場合、埋める必要がある顧客ファネル内の主要な漏れを特定し、どのアクションが最も大きな結果をもたらすかを特定できます。
2. 実験的な意思決定:顧客ファネルの一部を実験してグロースハックできると、結果を迅速に分析して行動することができます。
3. チーム間のコラボレーションを促進する:人々が力を合わせ、さまざまな部門からさまざまなアイデアを持ち寄る場合、組織内でのコラボレーションが促進されます。
4. 誰もがデータを利用できるようにする:適切なツールが誰もが利用できるようになると、IT 部門以外の人々が実践的なデータを取得する際に必要となる障害が取り除かれます。
5. 競争上の優位性を獲得する:市場、顧客、データの傾向を真に理解できれば、競合他社よりも一歩先を行くことができます。

​Business Application Research Council (BARC) が実施した調査によると、2020 年のビジネス インテリジェンスにおける 3 番目に重要なトレンドは「データドリブン文化の確立」でした。データがビジネスとビジネスの方法をどのように変えているかがますます明らかになりつつあります。人は日々のやり方で行動する

データドリブンな意思決定の利点

復興への道はデータで舗装されています。

ケイト・スマジェ氏、マッキンゼー・デジタルのシニアパートナー兼グローバル共同リーダー

マッキンゼー デジタルは、デジタル変革に関するレポートの中で、データがより適切かつ迅速な意思決定を推進するための燃料となっていると指摘し、次のように述べています。 EBIT へ (2016 年から 2019 年まで)。

データドリブン文化がもたらす利点について、さらに具体的に説明します。

1. より自信を持った意思決定: 人々は自分の意思決定の影響をよりよく理解できるようになると、より自信を持って意思決定を下すようになる傾向があります。データは直感よりも正当かつ確実であり、主観的な意思決定を排除するのに役立ちます。ただし、データに基づいて意思決定を行っているからといって、その意思決定が常に正しいとは限りません。メトリクスを継続的に測定および監視し、それぞれの決定にマッピングすることが重要です。
2. よりプロアクティブになる:データは、ビジネスチャンスを特定し、マーケティングリード、コンバージョンの低下、または製品の弱点によって引き起こされるカスタマージャーニーの「漏れ」を、深刻な問題になる前に検出するのに役立つ早期洞察を提供します。
3. 企業の成功と長寿:リソースを方向転換して最大化できる、より機敏な組織が成功します。
4. 認識と透明性:組織内の全員に会社の目標、顧客満足度などを知らせ、認識させます。これにより、従業員がチームの目標を達成するよう動機づけられ、会社のパフォーマンスの向上に役立ちます。
5. 理由に答える:顧客のジャーニーをより深く洞察し、ファネルの漏れと獲得を促進する成功ポイントを特定します。私たちは皆、期待どおりのパフォーマンスを発揮していない、または業界標準を満たしていないデータ ポイントを知っています。それで、私たちは皆、なぜですか？と尋ねます。顧客ファネルのすべてのポイントを通じてデータを設定したら、これらの質問に答え始めることができます。
6. 成長による新たな収益を特定する:企業の洞察を市場トレンドと結びつけることは、新たな収益源を発見するのに役立ちます。

次の章では、全員がデータに関して協力し、より賢明で迅速な意思決定を行う文化を構築するための鍵を示します。ビジネス リーダーからアナリスト、インフォメーション ワーカーに至るまで、全員がデータドリブン文化の成功を確実にすることに参加します。

リーダーシップ

データ ドリブン エンタープライズのビジョンを作成し、ビジネスの成果を定量化して伝達し、データを活用したビジネスの変化を促進することにより、データと分析をビジネス戦略とデジタル トランスフォーメーションに組み込みます。

ビジネスの成果をもたらす最新の実用的なデータと分析戦略を作成する方法、Gartner、2020 年 6 月

世界中の企業がデータと、AI や機械学習などの新しいトレンドを導入し始めています。しかし、文化は依然として、そのデータを効果的に使用することを妨げる重要な要因となっています。そして、企業文化はどこから始まるのでしょうか?一番上です。

リーダーは組織の考え方を変えてデータを活用し始め、全員が意思決定に取り組む方法を変える必要があります。デロイトが実施し、ハーバード ビジネス レビューに掲載された調査によると、経営幹部の 63% が自社がデータドリブンであると信じていません。では、どうすれば文化を変えることができるのでしょうか?

次のアクションを実行すると、組織の他のメンバーにメッセージを送信できます。

• 仕事でデータを毎日使用することを意識してください。
• データに基づいた意思決定を徹底するために、意思決定を行う前に必ずデータを要求してください。
• 電子メール、プレゼンテーション、会議などのさまざまなチャネルを通じて主要業績評価指標 (KPI) を伝達します。
• 新しいデータ スキルを学ぶために、幹部として自分自身をトレーニングする時間を確保します。
• 組織内でのデータ トレーニングを推進します。
• オフィス、会議、企業 Web ページ全体にデジタルでメトリクスを表示し、データを最前線に保ちます。

献身

2022 年までに、主要な新しいビジネス システムの半数以上に、リアルタイムのコンテキスト データを使用して意思決定を改善する継続的インテリジェンスが組み込まれる予定です。

Gartner Data and Analytics Summit、インド、ムンバイ、2020 年 6 月

データドリブンの文化を構築するには、組織内の全員の意思決定にデータを使用するという長期的な取り組みが必要です。このような取り組みは、一度設定したら忘れるというプロセスではありえません。その一環として、文化の変化を確立しています。データドリブンになるということは、単にダッシュボードを作成して数値を確認するだけではなく、分析的に考えるように組織の文化を変えることです。

この文化の変化を推進し、長期的にコミットメントを維持するには、次のことを行う必要があります。

• 分析が重要なビジネス活動に確実に結びつくようにします。
• 従業員指導の最前線にデータを保管します。
• チームのパフォーマンスを評価するために、チームの目標が常に存在するようにしてください。これは、社内ニュースレター、オフィスのテレビなどの形式で行われます。
• AI テクノロジーへの投資を継続すると、データからそれほど明白ではない、より深い洞察が明らかになります。

信頼

組織内のほとんどの従業員と経営陣は、自分たちが見ている分析が信頼できるかどうかを知りたいと考えています。このため、組織内の全員が同じ指標に基づいて意思決定を行うことが重要です。したがって、唯一の真実の情報源を持つことが非常に重要です。これがないと、従業員がさまざまなソースから指標を取得することになり、不整合の危険が生じ、データの信頼性が低下する可能性があります。

ユーザーが答えや一貫したデータを見つけられる場所が 1 か所あれば、別のシステムを探し始める必要がなくなります。これにより、データ管理者にとっても作業が容易になり、データを 1 つの場所に保持するだけで済みます。

組織全体が利用できる単一の真実の情報源として機能する環境を構築するには、次のいくつかの手順を実行します。

• データ管理者を集めて、取り組みと価値について知らせます。
• 部門を超えて協力して、エンドユーザーが必要とするデータとビューを特定します。
• エンドユーザーが理解しやすいようにデータをクレンジングします。
• 単一ビューを構築するツールを選択します。
• 組織内の全員がデータにアクセスできるようにしてください。

データリテラシー

2023 年までに、データ リテラシーは、データおよび分析戦略および変更管理プログラムの 80% 以上に正式に組み込まれることで実証されるように、ビジネス価値を高める明確かつ必要な推進力となるでしょう。

ガートナー

データにアクセスする場所を知ることは、パズルの 1 ピースにすぎません。エンドユーザーにはデータを理解するスキルも必要です。データの扱いに適応するということは、日常の活動における運用方法を変えることを意味します。これは、人々がそのままではデータドリブンになるために必要なスキルを持っていない可能性があることを意味します。

エンド ユーザーが明確な方向性とデータの理解を持っていない場合、エンド ユーザーは思い込みを始めてしまうため、データドリブンな組織の基本理念に矛盾します。

ユーザーは、データが適切なストーリーを伝えるために、このデータを利用する最適な方法を知る必要もあります。さまざまなグラフを作成および表示するユーザーにとって、ダッシュボードのベスト プラクティスに従うことが重要です。詳細については、魅力的なビジュアライゼーションを作成するためのベスト プラクティスに関するホワイトペーパーをお読みください。

組織全体でデータ リテラシー プランを策定するということは、次のアクション アイテムを確実に達成する必要があることを意味します。

• データ視覚化に関するダッシュボードのベスト プラクティスに従ってください。
• エンドユーザーが参照できる組織データ用語集を作成します。
• 適切なビジネスおよびデータドメインを持つ主要な関係者と協力して、適切な定義を確保します。
• データ内のフィールドにはわかりやすい名前を使用してください。

指標 (重要)

事前に設定された数値目標に仕事を強制しようとすると、ほとんどの環境で貴重な資質である革新性や創造性が抑制される傾向があります。そしてそれはほぼ必然的に、長期的な目的よりも短期的な目標を評価することになります。

ジェリー・Z・ミュラー『メトリクスの専制政治』

ビジネスの改善を測定するための最初のステップは、重要業績評価指標 (KPI) が重要なものであり、組織の目標に関連付けられていることを確認することです。結局のところ、あなたが追跡しているものは、あなたの努力が改善に向けて取り組んでいることですよね？

まず、重要業績評価指標 (KPI) を必ず理解してください。 KPI は、適切なビジネス上の意思決定ができ るように、プロセスがどのように実行されているかを示す測定値です。組織は、売上目標などの組織全体の KPI、マーケティングが生み出しているインバウンド見込み顧客の数などの部門全体の KPI、および従業員満足度、顧客満足度、顧客維持などのパフォーマンス レベルの KPI を設定する必要があります。

では、正しい指標を追跡しているかどうかをどのようにして知ることができるのでしょうか?これらの手順は、KPI に焦点を当て、最も重要なものを絞り込むのに役立ちます。

• 成功を測定するために適切な KPI を選択します。
• 過去のデータを調査して確認し、現実的な目標を設定します。
• あまりにも多くの KPI ではなく、いくつかの重要な KPI に焦点を当てます。
• 組織がデータにアクセスして分析するために必要な新しいテクノロジーを特定します。
• データ管理者には、正確なデータを保証し、組織に適切なアクセスを提供する責任を割り当てます。

トレーニング

すべての初心者は、自分が選んだ分野の専門家になれる大きな可能性を持っています。

ライラ・ギフティ秋田、Think Great: Be Great!

データは、意思決定プロセスに組み込まれた場合にのみ影響を与えることができます。

• データにアクセスする「方法」に関する従業員のトレーニングは始まりにすぎません
• そのデータを「実用的な洞察」に変えることが本当の目標です
  • 現在所有しているツール、または取得する必要があるツールは何ですか?
  • データはすぐに入手できますか? REST API、OData、直接接続?
  • 私のチームはデータの視覚化を理解していますか?
  • データサイエンティストを雇うのか、それとも社内から構築するのか?
  • 効果的なデータ ストーリーテリングを行うことはできるでしょうか?

可視性とデータに関する考え方を持つ主要なビジネス関係者を見つけ、データ リテラシー トレーニングを提供し、組織内でデータ駆動型の文化を推進できるように支援します。

組み込み型分析ツールデータドリブンの文化をどのように促進できるか

では、組み込み分析とは何ですか?また、それがデータ駆動型文化の構築にどのように結びつくのでしょうか?

従来の BI では、ユーザーがワークフロー アプリケーションを離れて別のツール セットでデータの洞察を確認する必要があるのとは対照的に、埋め込み型分析を使用すると、ユーザーはアプリケーション自体を使用しながら、コンテキスト内でデータの視覚化やダッシュボードを表示できます。中断することなく、データをユーザーのワークフローに直接取り込みます。そしてその見返りとして、より多くの価値を提供します。

ユーザーの日常のワークフローにデータを導入すると、ユーザーは洞察を確認してそれに基づいて行動することが容易になり、常に分析的に考えるようにプログラムするのに役立ちます。

2023 年までに、データ リテラシーは、データおよび分析戦略および変更管理プログラムの 80% 以上に正式に組み込まれることで実証されるように、ビジネス価値を高める明確かつ必要な推進力となるでしょう。

CDO がデータドリブン組織の構築に成功できる 10 の方法、ガートナー