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「Infused Analytics」全く新しい第三世代BIツール

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マーケティングチーム
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2021年08月23日

社内のDX化を推し進める役員・管理職がデータ分析環境を整備しないとダメな理由

close up of businessman hand working on laptop computer with business graph information diagram on wooden desk as concept

 

ハーバード・ビジネス・レビュー・アナリティック・サービスの調査によると、企業の戦略において、データと分析の重要性がかつてないほど高まっている結果となりました。しかし、いまだに多くの企業では、スキルの問題やデータへのアクセス・利用方法の問題から、分析環境の整備には至っていません。

 

その理由は、約75%の組織が、データを活用した分析環境をバックアップ出来る人材や推し進める人材の登用、育成が出来ていないからです。

 

また、回答者の24%が、自社の企業文化が情報へのアクセスを制限する傾向にあると回答し、20%の企業が組織構造によって分析データの利用を妨げていると考えています。

調査対象者の19%は、所属している企業の役員や管理職によるデータ分析環境構築の優先順位が低いことを原因としています。

 

また、11%は過去のデータプロジェクトの失敗が環境構築に対する抵抗感と投資しない意思決定につながっていると述べています。

これらの問題が重なった結果、74%の企業ではデータを最大限に活用することに、消極性を感じているといいます。

 

役員や管理職が率先してデータ分析環境を構築することができないため、現場もデータをうまく活用できていません。

その結果、チームはデータ主導のアプローチを仕事に取り入れることができず、有益な戦略を提供してくれる情報をキャッチアップ出来ず、ビジネスを大きく成長させる機会を逃しています。

 

この状況を打開するために企業の役員・管理職は何をすべきなのか?

多くの企業の役員・管理職、または直下のメンバーはデータを活用出来るようにならなければいけない理由をご紹介します。

BIツールなどのデータ分析環境を導入・構築することは、企業がビジネスを成長させるための要素となります。

組織全体にデータを浸透させる

データとアナリティクスの利点を最大限に活かすためには、経営陣や管理職が企業内の文化的変化を促進する必要があります。

これまでとは異なる考え方をし、ビジネス全体で新しい習慣を推し進めるには、まず経営陣の先導が必要です。

 

そのためには、インテリジェンス主導の企業になるためのビジョンを策定する必要があります。経営陣は同僚の教育を支援し、アナリティクスの使用を単なるベストプラクティスではなく、組織的に採用する文化を提唱しなければなりません。そして、すべてのプロセス、製品、サービスにアナリティクスを導入する技術的ソリューションを採用する必要があります。

 

"元Sisense社の最高戦略責任者であるGuy Levy-Yurista氏は、「何よりもまず、C-suiteのリーダーシップの問題です」と述べています。彼は次のように説明します。「一般的に、経営陣はデータやアナリティクスに関心がありません。データやアナリティクスには関心がなく、データの専門家に委託したいと考えています。しかし、ビジネスを存続させるためには、この状況を変えなければなりません。組織がデータドリブンになるためには、文化を変える必要があり、その変革はトップが主導しなければなりません。そして、その変化はトップでしか先導できません。C-suiteはデータとアナリティクスを受け入れなければなりませんし、受け入れていると思われなければなりません。トップが先導すれば、他の人たちもついてくるでしょう」と述べています。

データに特化した企業を目指して

ガイは、企業に対し、データとアナリティクスの活用を組織全体に浸透させる2~3年の一貫した戦略を構築するよう呼びかけています。ガイは、「すべての企業は、すべての部門の仕事のやり方とすべてのデータニーズを考慮したデータ戦略を組み込まなければなりません」と述べています。

 

これには、より良い結果を得るために、データに新しいアプローチをすることが含まれます。

 

"Sisense社の副社長兼社内アナリティクス担当ゼネラルマネージャーのScott Castle氏は、「データドリブンの文化とは、『会議に図表を持ち込む』とか『数字で判断する』という意味ではありません。データドリブンの文化とは、単に"会議に図表を持ち込む "とか "数字で判断する "ということではなく、仮説を特定し、それを検証し、厳密に反証を求めつつ、有望なものは速やかに導入する。エビデンスに基づいて意思決定を行います。チームには、有利な統計データを探すようにはさせません。データの全体像を見て、圧倒的な証拠に基づいて結論を出すように促してください」。

 

この目的のために、Sisense社の戦略コンサルティング事業のマネージングディレクターであるCharles Holive氏は、すべてのリーダーシップチームの中に、データ駆動型の仕事のやり方を提唱するチーフデータオフィサーを任命することを呼びかけており、彼らは収益目標を持つべきだと述べています。彼はこう締めくくります。「これは単なる取り組みではありません。すべての企業が社内外のあらゆることにアナリティクスを浸透させて発展し、企業と顧客の投資収益率を全体的に高めるための道筋であり、必須の筋肉である」と結論づけています。"

データ分析の成功例:データ分析をおこない業界を勝ち抜く企業

Smarte Carte社では、すべてのデータをまとめて現場チームに提供するという優れた取り組みを行っており、全員がモバイルデバイスからほぼリアルタイムでデータを利用しています。これにより、より良い予測が可能になり、製品やキオスクのダウンタイムが削減され、必要な時に必要な場所で必要な答えを得ることができます。

 

データを活用している企業の例としては、Amazonが挙げられます。シアトルの巨大ハイテク企業であるアマゾンは、顧客サービスを中核に据えた極めてデータ主導型の企業です。アマゾンは、イノベーションを含め、ほぼすべての行動の効果を測定しています。ガイは、アマゾンは従業員にほとんど自由にイノベーションを起こす許可を与えていると述べています。実際、"Everything Store "では、従業員は自分の仕事にイノベーションを起こすべきだという非公式なモットーがあるそうです。

 

イノベーションをデータで測ろうとすることは、ますます重要になっています。データで測定し、数字で効果を示すことができれば、そのイノベーションは日常的に行われるようになります。このことを念頭に置き、ガイはイノベーションを成功の重要な原動力として受け入れることを勧めています。

 

「イノベーションは不正確で非効率的な場合があります。だからこそ、どんな企業でも、イノベーションに特化したチームを作り、予算を割り当て、データをさらに精査し、パラメータを拡張し、そこに新たな可能性があるかどうかを探る余地を持つ必要があるのです。」

プレッシャーが進化を促す:COVID-19で変革する企業

コロナウイルスのパンデミックにより、企業はこれまでとは異なる考え方をし、俊敏性を高める必要に迫られました。ほぼすべてのビジネスにおいて、イノベーションが不可欠となったのです。スコットは、「市場の急激な変化により、すべてのビジネスが基本的な前提条件を見直さなければならなくなった完璧な例」と述べています。

 

空の旅や接客業のように、自社製品に対する需要が一夜にしてほとんどなくなってしまった企業もあれば、ZOOMや食料品店のように、需要が予想外に拡大した企業もありました。これらの企業はいずれも、新しい現実に適応し、それを活用し、あるいは単に生き延びるために、迅速な対応を求められました。2020年4月にスーパーマーケットを麻痺させたサプライチェーンの問題を思い出してください。全く新しい市場力学に直面した企業は、新しい仮説を検証し、迅速に実験を行う必要がありましたが、データやアナリティクスを活用した企業は生き残り、成功を収めました。

 

パンデミックの発生により、データとその適時性に新たな焦点が当てられました。状況は日々変化する可能性があるため、ダッシュボードの更新が週や月に一度というのはもはや受け入れられません。お客様の体験も、ほぼ一夜にして変化し、今後も進化し続けるでしょう。

 

多くの市場がパンデミックによってリセットされました。大企業、中小企業、新規参入企業が自らを改革し、再定義された環境で市場に取り組む機会を得たのです。大企業、中小企業、新規参入企業が自らを改革し、再定義された環境で市場に取り組む機会を与えてくれたのです。

組織を変化に導く、あるいは変化をもたらすリーダー

組織は立ち止まってはいられないということは明らかです。組織が繁栄するためには、データとアナリティクスから得られる実用的なインテリジェンスを用いて主導権を握る必要があります。近代的なビジネスになるためには、実務、製品、サービスにアナリティクスを導入し、必要に応じて組織のDNAを変えなければなりません。

 

そのためには、リーダーがアナリティクスの伝道師となる必要があります。そして、あらゆる場所にアナリティクスを導入し、誰もが実用的なインテリジェンスを使えるようにしなければなりません。すべての企業のリーダーにとって、選択肢は明白です。


※本記事は、「Why Business Leaders Need to Be Analytics Evangelists」を翻訳・加筆修正したものです。

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