市場環境が急速に変化し、消費者ニーズが多様化する中、中堅・中小企業の経営者にとって、的確な意思決定がこれまで以上に求められています。そのカギを握るのが「データ活用基盤」です。この言葉を耳にしたことはあっても、具体的な仕組みや活用方法がイメージできない方も多いのではないでしょうか。本記事では、データドリブン経営の実現に向けたデータ活用基盤の基本知識、導入のメリット、そして実際のステップについてわかりやすく解説します。
データの収集から分析までを一括管理する「データ活用基盤」
データ活用基盤とは、企業や組織内に蓄積された膨大なデータを抽出・分析し、目的に応じて可視化して活用するためのプラットフォーム（基盤）やサービス、システムを指します。
従来は表計算ソフトを用いたデータ管理・分析が一般的でしたが、手動入力によるミスや入力漏れが発生しやすく、大量のデータを扱うと動作が重くなるという制約がありました。
さらに、表計算ソフトの主な機能は「集計」であるため、複雑なデータ分析には不向きです。そのため、データ量が飛躍的に増加している現代の企業ニーズには対応しきれなくなっています。
また、BIツールを利用すればある程度のデータ分析は可能ですが、その機能は限定的で、分析の一部工程しかカバーできません。そのため、別のシステムやツールとの連携が必要になるケースが多くあります。
一方でデータ活用基盤は、データの収集・蓄積から分析、可視化、保存に至るまで、すべての工程を一括で対応できます。そのため、データ活用に関する業務を一元化でき、効率的かつ戦略的な意思決定を支える基盤となります。
データ活用基盤の重要性
市場の変化が激しく、消費者のニーズが多様化している昨今、経営者の経験や勘だけで意思決定を行うのが難しくなっています。そこで注目を集めているのが、市場の変化などをいち早く察知し、データに基づいた「戦略的意思決定」を行うデータドリブン経営です。
データドリブン経営を実現するには、企業内に集積した大量のデータから必要な情報を即座に抽出・分析し、リアルタイムで活用できる体制を構築する必要があります。
しかし、従来のように表計算ソフトを用いた手動のデータ管理では、データ量の増加や複雑化に対応できなくなっています。
こうした背景の中で、多くの企業が導入しているのが「経営ダッシュボード」です。経営ダッシュボードとは、企業内に散在するデータを集約し、経営判断に必要な情報を視覚的に表示する仕組みです。これにより、重要な情報を一目で把握でき、迅速な意思決定を支援します。しかし、経営ダッシュボードを作成するには、まず社内データを効率的に収集する必要があります。
ここで課題となるのが、部門ごとにデータが分断される「サイロ化」です。サイロ化が進むと、データの収集が滞り、全体でのデータ共有が難しくなります。そのため、データの「脱サイロ化」を推進し、全社的にデータを活用する環境を整えることが重要です。
こうした一連のプロセスを円滑に進めるために欠かせないのがデータ活用基盤です。データ活用基盤は、データの収集・蓄積から分析、可視化までを一元化し、データドリブン経営を支援します。現代の企業において、データ活用基盤は戦略的意思決定を支えるために不可欠な存在となっています。
データ活用基盤を使用するメリット
データ活用基盤の概要や重要性を理解しても、導入に踏み切るには具体的な効果を把握することが必要です。ここでは、データ活用基盤を導入することで得られる主なメリットをご紹介します。
データ分析の効率化
先述の通り、データ活用基盤は必要なデータの収集から可視化・保存までの全工程に対応可能です。さらにデータ分析の一連の作業が自動化されるため、業務効率化につながります。
従来の表計算ソフトを利用したデータ分析は手作業になる工程も多く、作業完了までに膨大な時間がかかっていました。しかし、データ活用基盤を利用すれば必要なデータを即時に取得・分析できることから、データドリブン経営の実現に役立ちます。
分析の精度向上
従来のデータ分析では、手作業で社内に散らばったデータをかき集めてつなぎ合わせる必要がありました。
しかし、部署ごとに形式や表記が異なる、同じようなデータが複数あって最新バージョンがわからないなどの状況に陥っている企業の場合、手作業であるがゆえにデータの抜け漏れなどのミスも起こりがちで、データの品質が低いケースが多々あります。データの品質が低いと、分析の精度が上がりません。
データ活用基盤を利用すれば、手作業でデータを集めて加工する必要がなくなるのでデータの品質が上がり、分析の精度が向上します。
情報のサイロ化防止
表計算ソフトなどを使ったデータ管理では、情報のサイロ化が起こりやすい傾向にあります。情報のサイロ化とは、部署別に異なるシステムを使っているなどで連携が取れず、分断が起きてしまっている状態のことです。
情報のサイロ化が起きると、データの収集に時間がかかるため意思決定が遅れる、同じ内容のデータを各部署が個別に入力するので業務効率が落ちるなどの問題が起こりやすくなります。
部署間で認識のズレが生じて製品やサービスの品質が下がる、情報管理・共有に手間がかかりコストが増えるなどの課題が生じることもあるでしょう。
データ活用基盤を導入すると、全従業員が同じデータを共有するため脱サイロ化が進みます。サイロ化が解消されれば、業務効率や製品・サービスの品質低下などの課題解決につながります。
また、情報の収集が容易になる上に、誰でも気軽にデータにアクセスできるため、これまで以上にデータを活用する文化が浸透するはずです。
データ活用基盤を構成する要素
企業にさまざまなメリットをもたらすデータ活用基盤は、いくつかの要素で構成されています。データ活用基盤の有効性に対する理解をさらに深めるために、どのような要素で構成されているのかを把握しておきましょう。
データレイク
データ活用基盤の構成要素の1つが「データレイク（Data Lake）」です。直訳すると「情報の湖」という意味になり、収集したデータをそのまま保管しておくストレージを指します。
データレイクに保管するデータは形式を問いません。下記のようなさまざまな形式の生データを元の状態のまま保管できます。
・構造化データ：列と行で構成されたデータ
・半構造化データ：XMLやJSON、YAMLなど、構造化データと非構造化データの中間的なデータ
・非構造化データ：画像・動画などのデータ
データレイクは比較的コストが安い上に、未加工のデータを大量に保管しておけるため、AIの機械学習などでも活用されています。また、保存期間が設定されていないので、データの抽出・加工時に破損したり、誤って削除したりした場合のバックアップとしても利用可能です。
ただし、これといった対策をせずに次々にデータを保管すると検索性が低下し、必要なデータを探すのに苦労します。スムーズにデータを見つけられるように、大まかなルールを設定して検索性を保つことが重要です。
データウェアハウス（DWH）
データ活用基盤には、「データウェアハウス（Data Ware House）」という要素もあります。形式や粒度が異なる大量の生データに前処理（クレンジング）を施し、構造化データに加工したもののみを保管する場所です。
データレイクとは異なり、データが時系列で保管されるので、集計や検索ができるという特徴があります。
データマート
データウェアハウスの中には、「データマート（Data Mart）」という小規模なデータベースが存在します。「Mart＝市場」の名称が表すように、加工されたデータを小分けにして保管できるのが特徴です。
部署別・プロジェクト別のように目的に応じてデータを分けられるため検索性が高く、必要な情報に容易にアクセスできます。
BIツール
BIツールもデータ活用基盤の要素に含まれます。BIとは「Business Intelligences」を省略した言葉で、企業内に蓄積したデータを分析・可視化して経営判断に活かす仕組みを指します。つまりBIツールは、データを分析・可視化してわかりやすくするためのツールです。
データの分析や可視化は表計算ソフトなどでもできますが、BIツールならグラフやチャート、ダッシュボードなどを用いて、より視覚に訴える形に整えられます。じっくりと読み込まなくても瞬時に内容が把握できるため、より迅速に意思決定ができるのが特徴です。
また、BIツールはさまざまなシステムと連携可能で、必要な情報を自動で獲得するため情報収集に費やしていた時間を削減できます。
データ活用基盤の導入ステップ
多様な機能で企業のデータドリブン経営の実現を後押しするデータ活用基盤ですが、やみくもに導入しても思うような成果が得られない可能性があります。データ活用基盤のメリットを最大限享受するためにも、基本的な導入ステップを知っておきましょう。
1.自社の課題・運用目的を明確にする
データ活用基盤を導入するにあたって最初に行いたいのは、自社の課題やデータ活用基盤の運用目的の明確化です。どのような課題を抱えていて、データ活用基盤によってどう解決できるのかがわからないことには、導入する製品選びや実施すべき施策の立案ができません。
例えば、今抱えている課題が「部署ごとに売上管理を行っていて、経営判断に必要な情報収集に時間がかかる」だったとしましょう。この課題に対し、データ活用基盤がどう役立つのかを考えます。
すると、「データ活用基盤を導入すれば、各部署のデータを一元化して売上などの情報を自動で収集し、リアルタイムで確認できるようになる」のように解決策が見えてくるはずです。
このように課題と目的が明確化されると、どの製品を導入し、どのような施策を実行するかが見えてきます。また、目的がはっきりしていると従業員も納得感をもって取り組めるため、導入が失敗に終わるリスクを軽減できます。
2.運用体制を決める
課題と目的が明確化できたら、次にどのように運用するのかを考えましょう。データ活用基盤導入後は、部署の垣根を超えて全社でデータ活用を推進することになります。
プロジェクトを立ち上げ、リーダーやデータ収集・分析担当者などを決めましょう。また、分析後のデータを利用する現場の従業員も含めたチームを作ることが重要です。
社内全体の仕組みが変わるため、担当者に丸投げするのではなく、経営層も積極的に関わりましょう。これまでのやり方を大きく変えようとすると、反発が生まれやすくなります。経営層自らがデータ活用基盤の必要性を訴え、従業員の理解を求めましょう。
3.データ活用基盤を設計する
運用体制が整ったら、データ活用基盤の設計に移ります。データ活用基盤という大規模なシステムを構築するにあたって最初に必要なのが、「要件定義」です。
要件定義とは、「どのようなシステムにするか」の基礎になるものです。搭載する機能を決める「機能要件」と、システムの操作方法や品質など機能以外の部分をすべて含む「非機能要件」に分かれます。
要件定義が曖昧だと、必要な機能が搭載されていなかったり操作性が悪かったりして、思うような成果が得られなくなる可能性があります。そのため、収集したいデータの内容や保管方法、加工方法、分析方法など、細かい部分まで決めることが重要です。
事前に洗い出したデータ活用基盤で解決したい課題と運用目的に応じた要件を考え、データ活用基盤の骨組みを作りましょう。
4.データ活用基盤を構築する
データ活用基盤の設計が完了したら、その設計を基に基盤を構築していきます。基盤構築の基本の流れは、前項でお伝えした通りです。まずは企業内のさまざまなデータのうち、必要なものがデータレイクに蓄積されるようにします。
そして構造化データに加工されたデータはデータウェアハウスへ、さらに必要に応じてデータマートに振り分けられるようにしましょう。あわせて、データを可視化して見やすい形に整えるBIツールも実装します。
5.運用・改善を繰り返す
データ活用基盤が構築できたら、試験運用を行い問題点がないかを確認しましょう。完璧に作り込んだと思っていても、実際に動かしてみると想定した流れになっていない、データ移行時にエラーが発生する、必要な機能が漏れているなどの問題が発生することがあります。
また、データ活用基盤は社内の重要な情報を扱うため、セキュリティ面のチェックも欠かせません。情報漏洩は企業の信用を著しく毀損します。データの暗号化やアクセス制限など必要なセキュリティ機能が実装されているか、問題なく動くかを確認しましょう。
試験運用の結果、問題が確認された場合は、必要に応じて仕様変更や機能の変更・追加などを行い改善を図ります。対応が完了したら再び試験運用を行い、問題が解決されたか、新たな問題が発生していないかを確認しましょう。
こうして継続的にPDCAサイクルを回し続けることにより、自社に合ったデータ活用基盤が完成していきます。
データ活用基盤を導入する際のチェックポイント
データ活用基盤を導入するにあたり、確認しておきたい項目が3つあります。ここで紹介するチェックポイントを押さえておかないと、データ活用基盤の導入や運用が上手くいかなくなるおそれがあるため、導入を決める前に確認しておきましょう。
既存システムとの連携の可否
データ活用基盤を導入するときには、必ず自社の既存システムと連携可能かどうかを確認しましょう。データ活用基盤はさまざまなシステムやツール、コンポーネントなどから成っており、既存システムと連携できないと運用が煩雑になるおそれがあります。
自社の既存システムや使い方に合わせて一から開発する方法もありますが、莫大な開発コストがかかる上に、運用・保守ができるIT人材も必要です。予算や人材が潤沢な企業や特殊なシステムを使用している企業以外では、導入が難しいでしょう。
そのため、多くの場合データ活用基盤サービスを利用することになりますが、サービスによって連携可能なシステムが異なります。スムーズに運用するためにも、自社の既存システムとの連携に対応しているサービスを選びましょう。
操作性
操作性が高いデータ活用基盤を選ぶことも重要です。データ活用基盤は全社でデータ活用を推進するために導入するものです。誰でも簡単に操作できるものでないとなかなか定着しなかったり、業務効率が大きく低下したりする場合があります。
また、既存システムのように特定の従業員のみが使っている状態になり、作業が属人化するリスクも考えられます。
デモや無料トライアルを用意しているサービスが多いので、実際にデータ活用基盤を触ってみて、直感的に操作できるUIか、専門知識が豊富でなくても設定できるかなどを確認しましょう。
運用・メンテナンス性
データ活用基盤の設計・構築にはシステム関連の専門知識が必要です。基盤導入にあたって十分なサポートが受けられるかどうかもチェックしましょう。
複数のシステムの連携が上手くいかずエラーが発生するなど、構築・運用中に起きたトラブルの診断・解消が容易にできるかも見ておく必要があります。
また、事業拡大にともない部署が増えた、新たなツールを導入したなどの変化に対応できる拡張性があるかどうかも確認しましょう。
データ活用なら「ERP」の導入も選択肢の1つ
企業に集まる大量のデータを経営に活用するなら、「ERP」の導入も検討してみてはいかがでしょうか。
そもそもERPとは？
ERP（Enterprise Resources Planning）とは、企業の経営資源である「ヒト・モノ・カネ・情報」を総合的に管理して適切に割り振り、経営や業務の効率化・最適化を推進する概念のことです。最近は経営資源を一元化し、業務効率化を実現するための基幹システムをERPと呼ぶケースが増えています。
近年、多くの企業がERPを導入している背景にあるのは、事業をグローバル展開する企業の増加です。グローバル戦略を成功に導くには、各国・各地域の市場の流れを掴み、迅速に意思決定することが求められます。
しかし、世界各国に散らばる拠点との情報共有が難しく、大きな損失が出ることもあったために、ERPが活用され始めました。
ERPを導入すると企業内の基盤が共通化され、分散した情報やデータが1つに集約されます。顧客情報や製品情報などのマスターデータも集約されるため、業務の属人化防止や品質向上が図れるのがメリットです。
また、業務プロセスや各種ルールも共有できることから、拠点や部署によって判断が異なったり、出てくる数字が変わったりするような問題が発生しにくくなります。
さらに、さまざまな情報が一元化されているため必要な情報の収集・分析もスムーズで、データドリブン経営の実現にも役立ちます。このように、ERPは現代の企業にとってさまざまなメリットがあり、利便性も高いことから多くの企業に選ばれています。
「ERPは難しそう」は過去の話
多くの企業で活用されているERPですが、中小企業では「ERPは難しそう」というイメージがあり導入を見送っているところも少なくありません。その原因として考えられるのが、ERPの仕様を現場での作業に合わせようとする「Fit&Gap」の考え方です。
ERPを現場の作業に合わせようとすると、アドオンを追加する必要があります。アドオンとは、ERPなどのシステムに新たな機能を追加するためのアプリケーションです。
自社の業務内容に合うように機能を追加すれば、増やした機能の数だけアドオンも増えます。するとアドオン開発に膨大な時間がかかるので、いつまで経っても導入が完了しない状況に陥りがちです。
また、アドオンだらけになったシステムは扱いが難しく、業務が属人化する、アドオンが干渉し合って予期せぬエラーが起こる、アップデートができないなどのトラブルが発生することもあります。こうして数多くの問題が発生した結果、「ERPは面倒くさい、難しい」という考えになっていきます。
しかし、最近はこのような「Fit&Gap」を前提としたシステム開発が変化し、ERPの仕様に業務を合わせる「Fit to Standard」の考え方が主流になっていきました。
システムに業務を合わせるといわれると大変そうに感じるかもしれませんが、ERPを基準にすることで業務が標準化されるため、業務効率や品質が向上します。ERPの基本機能を最大限活用できるのでアドオンの追加も少なく済み、システム開発の時間やコストも削減できます。
アドオンが少ないのでお互いに干渉し合うこともなく、アップデートも容易なので、常に最新の状態でシステムが使えるのもメリットです。
たしかに、従来のやり方からERPに合わせた業務プロセスに変更していく段階では苦労することもあるかと思いますが、将来的なことを考えると中小企業でERPを導入するメリットは大きいといえます。
データ活用におすすめのERPは？
データ活用を目的にERPを導入する際には、業務全体を包括的に管理できるシステムを選ぶことが重要です。例えば「SAP」のような統合型ERPは、会計、販売、人事、在庫管理、生産管理など、企業の主要な業務領域を幅広くカバーしています。
近年、「ERP」と称するシステムが多数登場していますが、中には会計機能のみを提供するものも存在します。ERPは本来、企業の経営資源を一元管理し、業務全体の効率化を図るためのシステムです。会計機能だけでは、他の業務プロセスとの連携が不十分となり、全体最適を実現することが難しくなります。
ERPを比較するときには、業務領域のカバー範囲を確認し、企業内の各業務で活用できるシステムを選びましょう。
ERP導入の成功事例
中小企業におけるSAP ERP導入の成功事例として、「ガリガリ君」で有名な赤城乳業の取り組みが挙げられます。かつて同社は、SAP ERPに対して「大企業向けのシステムであり、扱いが難しくコストも高い」というイメージを抱いていました。しかし、主力商品であるアイスの不動在庫管理や原価管理を徹底するためにSAP ERPを試してみたところ、その使いやすさとコストパフォーマンスの良が社内で高く評価され、導入に至りました。
導入前の赤城乳業では、部門ごとに独立したシステムを使用しており、生産・販売・在庫などのデータは表計算ソフトに手入力して管理されていました。この方法では、データが二重・三重に入力される、人為的なミスで数値が異なるなど、データの整合性に問題が生じるケースが多くありました。また、各データの連携は月1回、原価管理は年1回という頻度でしか実施されておらず、リアルタイムで経営情報を把握することは困難でした。
SAP ERPを導入したことで、データが自動的に収集・集計されるようになり、リアルタイムで分析できるようになりました。また、ヒューマンエラーが原因で起こるデータの不整合も解消されました。不動在庫管理も最適化され、月次で原価をチェックできる体制が整った結果、2023年にはERP導入前の2倍の売上を達成しました。
参照元：JapanInnovationReview
URL：https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/83049
まとめ
激しい市場の変化や消費者のニーズの多様化などにより、従来の方法だけでは適切な経営判断が難しくなっています。こうした状況下で、「戦略的意思決定」を行うデータドリブン経営の重要性が一層高まっています。
データドリブン経営の実現には、企業内の情報を迅速に収集・分析できる仕組み作りが欠かせません。その仕組み作りに役立つのがデータ活用基盤です。また、ERPの導入もデータ活用に役立ちます。
これまで大企業向けと考えられていたこれらのシステムですが、現在では中小企業にも導入しやすい価格や機能を備えた選択肢が増えています。操作性や利便性も向上しているため、まずは自社の課題や目的に合わせて導入を検討してみてはいかがでしょうか。
