Update : 2022.12.13

データ活用とは？
データ解析との違いやビジネスで役立てるコツを解説

この記事でわかること

データ活用の概要とメリット
データ活用をする上でのポイント

読了目安：6分

データ活用とは、企業に蓄積されたデータを事業活動に活かすことを指します。大企業ではすでに9割以上が実行しているといわれており、今後ビジネスを続けるうえで避けては通れない施策のひとつです。

本記事ではデータ活用の概要やメリット、取り組む際の具体的なポイントを紹介します。ぜひ企業のマーケティング施策の参考にしてください。

目次

データ活用とは
データ分析とデータ活用の違い
データ活用のメリット
データ活用をする上でのポイント
最後に

データ活用とは

データ活用とは、企業に蓄積されるあらゆるデータを事業や業務に活かし、生産性の向上や業務効率化を図ることです。活用するデータは顧客データや経理データをはじめ、販売記録データ、自動取得によるアクセスログ・位置情報など、多岐にわたります。総務省は「令和2年版　情報白書」のなかで、大企業では9割、中小企業でも半数以上がデータ活用をしていると発表しました。今後もさまざまな分野での活用が期待されています。

「デジタルデータ活用の現状と課題」は以下の記事を参考にしてください。
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/n3200000.pdf

データ分析とデータ活用の違い

混同されやすい言葉に、「データ分析」があります。

・データ分析：データから知りたい情報を得ること
・データ活用：データから得た情報をビジネスに活用すること

データ分析とは、知りたいデータを得るために情報をまとめ、必要な情報を抽出することです。それにより情報の規則性や関係性がわかり、データとしての意味をもつようになります。そして得られたデータをもとに戦略を立てて実行に移し、ビジネスに活かすことがデータ活用です。つまり両者には、データ分析で得た情報を土台として活用する、という関連性があります。

データ活用のメリット

ビジネスにおいて、データ活用の重要性はますます高まっています。本項では、企業が取り組むメリットを見てみましょう。

スピード感のある経営判断が可能になる

データ活用をすることで企業の現状を客観的に把握できるようになるため、迅速な経営判断に役立ちます。ビジネスにおいてスピード感のある意思決定は非常に重要ですが、経験や勘といった主観的な判断では根拠がなく、現場との認識のずれも生じかねません。

意思決定の際に活用することで、現状をリアルタイムで可視化でき、具体的な原因や対策も把握できます。また、根拠が明確なため周囲との決定事項の共有や、将来的には意思決定による効果の検証もしやすくなります。

ビジネスで戦略を立てる際のヒントになる

データ分析によりデータ同士の規則性や関係性がわかり、新たなビジネスが生まれることもあるでしょう。

例えば、特定層の顧客の購買データを読み解くことで潜在ニーズを発掘し、新商品開発に活かしたり、最適な広告施策を打ち立てたりといった取り組みが考えられます。単体では大きな意味をもたなかったデータも、掛け合わせることで傾向の把握に役立ち、先回りした施策を打ち立てられるケースもあるでしょう。

企業活動のなかであらゆるデータを蓄積してデータ活用することは、ビジネスチャンスの創出や課題の発見にも役立ちます。

データ活用をする上でのポイント

データ活用はやみくもに行っても、十分な効果が得られません。以下のようなポイントを意識して、正しい方法で行うことが重要です。

数値を表やグラフで可視化する

まずは、数値や文字だけのデータを、表やグラフを用いて可視化する必要があります。データの可視化とは、数値データをひと目見ただけでわかるような形に変換し、数値から得られる情報をより理解しやすくする作業のことです。それによりほかの数字との関連性や法則性がわかり、分析に活かしやすくなります。

また、チャートや図解表、イラストなどを適宜用いることで、さらに視認性が高まります。ビジネスで扱うような膨大な情報も、誰の目にもわかりやすくなるでしょう。さらには、数字だけでは見えてこなかった顧客や市場のニーズ変遷、自社の経営状況なども把握できるようになります。

データを分析する

データを可視化したあとは、得られた情報をもとに分析しましょう。具体的には、以下のような傾向を読み解くことが重要です。

規則性：一定の周期で売り上げが上下するといった、繰り返して見られる傾向や条件があるかどうか
異常値：特定のタイミングや地域などにおいて、突出して値が異なる点があるかどうか
因果関係：特定の原因・条件によってもたらされた結果があるかどうか
相関関係：ある数値の変化に連動して動く別の数値があるかどうか

多角的に数値を分析することで、自社が抱える具体的な課題や対策、さらにはビジネスのヒントも見えてくるでしょう。

アクションプランを策定する

データ分析により課題や対策、ビジネスのヒントを読み取れたら、新たな施策を打ち出すための戦略を立てます。
戦略立てで重要なのは、どのような手法を採用するのかデータをもとに具体的に定めることです。データ分析が十分に行えていた場合、実現できる範囲の明確な目標や、そのための道筋もある程度見えているでしょう。

データにより得られた仮説をもとに、課題の解決やビジネスの発展を目指すためのアクションプランを策定し、実行に移しましょう。また目標や施策に関しても、数値に基づいた明確な内容に仕上げることが重要です。

効果検証を行う

アクションプランを策定・実行しても終わりではありません。
実行した施策で目標を達成できた場合は、成功要因を把握して再現性を高めるための効果検証を行います。また、思うような結果が得られなかった場合にも検証を行い、PDCAを回して施策の精度を高める必要があります。一連の流れで得られたデータを今後の事業に活かすためには、施策の効果検証が必須です。

そういった取り組みを繰り返しブラッシュアップすることで、社内にデータが蓄積され、より精度の高い経営判断にもつながります。効率的に今後も永く事業を続けるためには、データの蓄積と活用が不可欠といえます。