組み込み分析によるデータドリブン文化の構築

大量のデータ増加を活用する

毎日2.5クィンティリオンバイト以上のデータが生成されると推定されています。そして、これは増加する一方です。しかし、多くの企業や組織は、このデータを十分に活用してビジネスパフォーマンスを向上させることができていません。

データを戦略的に活用する組織は、データ自体を重要な資産として捉え、組織全体にわたるインサイトの獲得やビジネスプロセスへの影響力行使に頼っています。これにより、憶測や「勘」に頼るのではなく、より賢く、データに基づいた意思決定が可能になります。

データに基づいたインサイトは、例えば、マーケティングチームが新しいトレンドを発見し、顧客の購買ファネルの漏れを特定するのに役立ちます。データを使って主要な機会を収集し、理解し、特定する能力は、成功への足がかりとなります。

2022年までに、主要な新しいビジネスシステムは、意思決定を改善するためにリアルタイムのコンテキストデータを使用する継続的なインテリジェンスを組み込むようになるでしょう。

Gartner Data & アナリティクス サミット, 2020年6月

大量のデータ増加を活用する

データと分析の役割は、単独の規律から、デジタル戦略や変革の触媒となるように変化しています。

ビジネス成果をもたらす、現代的で実行可能なデータおよび分析戦略の構築方法, ガーナター, 2019年10月

多くの人が意思決定を行う際に直感を信頼するのは簡単ですが、それがビジネス上の意思決定にとって最善のアプローチでしょうか？ますます、答えは「いいえ」となっています。データがより容易に入手できるようになった今、特に組み込み分析を使用するアプリケーションでは、人々はデータビジュアライゼーションやダッシュボードでデータをより迅速に参照し、より良く、より速い意思決定を行うことができます。

したがって、データ駆動型の文化を築くことは重要であり、特に以下の主要な分野が挙げられます:

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い、優先順位を付けると、顧客ファネルの主要な漏れを特定し、どの行動が最も結果をもたらすかを判断できます。
2. 実験的な意思決定： 実験を行い、顧客ファネルの一部をグロースハックできる場合、結果を迅速に分析し、行動することができます。
3. 部門横断的なコラボレーションを促進する： 人々が力を合わせ、異なる部門から異なるアイデアをもたらすことで、組織内部でのコラボレーションをより促進します。
4. 誰もがデータを利用できるようにする： 適切なツールがすべての人に利用可能になれば、IT部門以外の人々がデータに触れるのを妨げる障害を取り除く。
5. 競争上の優位性を獲得する： 市場、顧客、およびデータ内のトレンドを真に理解できると、競合他社より一歩先を行くことができます。

によると Business Application Research Council (BARC) が実施した調査では、、 「データドリブンな文化の確立」は、2020年のビジネスインテリジェンスにおいて3番目に重要なトレンドでした。データが企業や人々の日常の働き方をどのように変えているのかがますます明らかになっています。 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でした。データが企業や人々の日常の働き方を変えている方法が、ますます明らかになっています。

データ駆動型意思決定のメリット

回復への道はデータによって舗装されています。

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

McKinsey Digitalが発表したデジタルトランスフォーメーションに関するレポートによると、データはより良く、より速い意思決定を可能にする燃料を提供しており、次のように述べています。「高いパフォーマンスを発揮する組織は、データおよび分析の取り組みがEBITに少なくとも20パーセント貢献したと述べる可能性が、他の組織よりも3倍高い（2016年～2019年）。」

データ駆動型文化が提供する利点に関する詳細はこちらです：

1. より自信を持った意思決定: 人々が自身の決定の影響をよりよく理解できると、その決定を下すことに自信を持つ傾向があります。データは直感的な感覚よりも信頼性が高く、確固たるものであり、主観的な意思決定を取り除くのに役立ちます。しかし、データに基づいて意思決定をしても、それが常に正しいことを意味するわけではありません。重要なのは、指標を継続的に測定・監視し、各決定にマッピングすることです。
2. よりプロアクティブになる： データは、マーケティングリード、コンバージョン、または製品の弱点によって引き起こされる、深刻な問題になる前に、ビジネス上の機会を特定し、顧客のジャーニーの「漏れ」を検出するための早期の洞察を提供できます。
3. 企業の成功と長続き： ピボットし、リソースを最大化できる、より機敏な組織が成功します。
4. 認知度と透明性： 組織内の誰もが会社の目標、顧客満足度などを把握している状態を保ちましょう。これは、従業員がチームの目標達成に意欲を持ち、会社のパフォーマンス向上に役立ちます。
5. なぜか答える： お客様のジャーニーをより深く洞察し、ファネルの漏れや成功ポイントを特定して、獲得を促進します。データポイントが期待通りに機能していない、または業界標準を満たしていないという事実は誰にでもわかっています。だから、私たちは皆「なぜ？」と尋ねます。お客様のファネルのすべてのポイントを通じてデータが設定されている場合、これらの質問に答え始めることができます。
6. 成長のための新規収益の特定： 企業のインサイトを市場のトレンドに結びつけることで、新しい収益源を発見するのに役立ちます。

以下の章では、誰もがデータについて協力し、より賢く、より速い意思決定を行う文化を構築するための鍵を提供します。ビジネスリーダーからアナリスト、情報ワーカーまで、誰もがデータ駆動型文化が成功することを確実にするプロセスに含まれます。

リーダーシップ

データ駆動型エンタープライズのビジョンを創り出し、ビジネス成果を定量化し、コミュニケーションすることで、データによって促進されるビジネス変革を育むことで、ビジネス戦略とデジタルトランスフォーメーションにデータと分析を組み込む。

ビジネス成果をもたらす、現代的で実行可能なデータおよび分析戦略の構築方法, Gartner, 2020年6月

世界中の企業が、AIや機械学習などのデータや新しいトレンドを採用し始めています。しかし、文化は依然として、それらのデータを効果的に活用する上での鍵となる要因です。そして、企業文化はどこから始まるのでしょうか？まさに最上層からです。

組織がデータを受け入れ、誰もが意思決定にアプローチする方法を変えるために、リーダーは考え方を変える必要があります。デロイトが実施した調査によると、 ハーバード・ビジネス・レビューに掲載されたところでは、63%の経営者が自社がデータ駆動型であるとは信じていません。では、どのように文化を変えることができるでしょうか？、経営層の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、どのように文化を変えることができるでしょうか？

以下の操作を行うことで、組織の他のメンバーにメッセージを送信できます:

• 日々の業務でデータを使うことを意識してください。
• 意思決定を行う前に、データに関する質問をすることを心がけ、データに基づいた意思決定を徹底してください。
• 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）を伝達する。
• エグゼクティブとして、新しいデータスキルを学ぶための時間を確保してください
• 組織におけるデータトレーニングを促進する。
• オフィス、会議、および会社のウェブページ全体でメトリクスをデジタル表示し、データを最前線に保ちます。

コミットメント

2022年までに、主要な新しいビジネスシステムは、意思決定を改善するためにリアルタイムのコンテキストデータを使用する継続的なインテリジェンスを組み込むようになるでしょう。

ガートナー データ＆アナリティクスサミット, インド、ムンバイ、2020年6月

データ駆動型の文化を構築するには、組織の誰もが意思決定にデータを使用するという長期的なコミットメントが必要です。このような取り組みは、一度設定して忘れるプロセスではいられません。その一部は、文化の変革を確立することです。データ駆動型であるということは、単にダッシュボードを作成したり数字を見たりすること以上のものです。それは、組織の文化を分析的に考えるように変えることです。

この文化的な変化を推進し、長期的なコミットメントを維持するためには、以下のことを行うべきです。

• 分析が重要なビジネスの取り組みに結びついていることを確認してください。
• 従業員のコーチングにおいて、データを最前線に保ちます。
• チームのパフォーマンスを測定するために、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やオフィス内のテレビなど、さまざまな形式で可能です。
• AI技術への継続的な投資は、データ内に存在する、あまり明白ではない深い洞察を明らかにするでしょう。

信頼

組織の従業員や管理職のほとんどは、目にする分析を信頼できることを望んでいます。だからこそ、組織の誰も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、単一の真実の源（single source of truth）を持つことは非常に重要です。これがなければ、従業員が異なるソースから指標を引き出し、不整合のリスクを冒し、データへの信頼性が低下する可能性があります。

ユーザーが回答と一貫したデータを見つけるための場所が一つある場合、人々が異なるシステムを検索し始める必要がなくなります。これはデータ管理者にとっても容易になり、データを一つの場所に維持するだけでよくなります。

組織全体が参照できる単一の真実の源となる環境を構築するために、以下の手順の一部を実行してください:

• データ管理者を集め、そのイニシアチブと価値を伝える。
• エンドユーザーが必要とするデータとビューを特定するために、部門横断的に作業する。
• エンドユーザーが消化しやすいようにデータをクレンジングします。
• 単一のビューを構築するためのツールを選択してください。
• 組織の誰もがデータにアクセスできるようにします。

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、変更管理プログラムの80%以上で正式に組み込まれることにより、ビジネス価値の明確かつ必要な推進力となるでしょう。

ガートナー

データにどこからアクセスできるかを知っていることは、パズルのほんの一部に過ぎません。エンドユーザーには、データを理解するためのスキルも必要です。データでの作業に慣れるということは、日々の活動のやり方を変えることを意味します。つまり、人々が最初からデータ駆動型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ということです。

エンドユーザーがデータに関する明確な方向性や理解を持っていない場合、彼らは推測を始め、それはデータ駆動型組織の基本的な原則に反します。

ユーザーは、このデータをどのように消費するのが最適かを知る必要があります。適切なストーリーを語るようにするためです。さまざまなチャートを作成し、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。「説得力のある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読んで、詳細を学びましょう。

組織全体でデータリテラシー計画を策定するには、以下の行動項目を達成する必要があります:

• データビジュアライゼーションの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するための組織データ用語集を作成する。
• 適切な定義を確実にするため、適切なビジネスおよびデータドメインを持つ主要なステークホルダーと協力します。
• データフィールドには、ユーザーフレンドリーな名前を使用してください。

重要な指標（メトリクス）

人々の仕事を事前に設定された数値目標に合わせようと強制することは、イノベーションや創造性を抑制しがちであり、これらはほとんどの状況で貴重な資質です。そして、それは必然的に長期的な目的よりも短期的な目標を重視する傾向につながります。

ジェリー・Z・ミューラー、『メトリクスの専制』

ビジネス改善を測定する最初のステップは、重要な業績評価指標（KPI）が本当に重要であり、組織の目標と結びついていることを確認することです。結局のところ、追跡しているものは、改善に向けて努力が向かっているものですよね？

まず、主要業績評価指標（KPI）を理解することが重要です。KPIは、プロセスがどのように機能しているかを測定し、適切なビジネス上の意思決定を可能にするものです。組織は、売上目標のような組織全体のKPI、マーケティングが生成しているインバウンドリード数のような部門全体のKPI、そして従業員満足度、顧客満足度、顧客維持率のようなパフォーマンスレベルのKPIを持つべきです。

そもそも、正しいメトリクスを追跡できているかどうかをどうやって知るのでしょうか？これらのステップは、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の適切なKPIを選択します。
• 過去のデータを調査し、現実的な目標を設定します。
• 多くのKPIに焦点を当てるよりも、いくつかの重要なKPIに焦点を当てること。
• 組織がデータにアクセスし、分析するために必要な新しいテクノロジーを特定する。
• データ管理者に対し、正確なデータの確保と組織への適切なアクセス提供の責任を割り当てる。

トレーニング

すべての初心者には、選んだ分野のエキスパートになる大きな潜在能力があります。

Lailah Gifty Akita様、素晴らしい思考で、最高の自分に！

データが影響を与えるには、意思決定プロセスに組み込まれている必要があります:

• データにたどり着く「方法」を従業員にトレーニングすることは、ほんの始まりにすぎません
• そのデータを「実行可能なインサイト」に変える方法が真の目標です
  • 現在お持ちの、または必要となるツールは何ですか？
  • データはすぐに利用可能ですか？REST API、OData、直接接続は？
  • 私のチームはデータビジュアライゼーションを理解していますか？
  • データサイエンティストを雇うべきか、それとも社内で構築すべきか？
  • 効果的なデータストーリーテリングは可能ですか？

可視性とデータ思考を持つ主要なビジネスステークホルダーを見つけ、データリテラシー研修を提供し、組織内でデータ駆動型文化を推進する力を与えます。

組み込み分析がデータ駆動型文化を育む方法

それで、組み込み分析とは何で、それがデータ駆動型の文化を構築することにどのように結びつくのでしょうか？

従来のBIは、データインサイトを見るために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に移動する必要があるのに対し、 組み込み分析 ユーザーがアプリケーション内で、コンテキストとしてデータビジュアライゼーションやダッシュボードを表示できるようにします。ユーザーのワークフローを中断することなく、データをお届けします。そして、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ことで、人々がインサイトを見て行動しやすくなり、プログラムに常に分析的に考えるよう促します。

2023年までに、データリテラシーは、データおよび分析戦略、変更管理プログラムの80%以上で正式に組み込まれることにより、ビジネス価値の明確かつ必要な推進力となるでしょう。

データ駆動型組織を構築するためのCDOの10の成功方法, ガーナー