記事公開日:2025.03.12
最終更新日:2025.03.12

データドリブンとは?初心者にもわかりやすく意味と活用方法を解説【事例付き】

データドリブンという言葉を耳にする機会が増えたものの、「具体的にどういう意味?」「どうやって活用すればいいの?」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、データドリブンの意味からメリット、活用事例、実践ステップまでをわかりやすく解説します。また、データ活用を成功させるためのポイントや、基幹システムであるMicrosoft Dynamics 365 Business Centralを用いたデータ活用、見える化についても触れていきます。

この記事を読むことで、データドリブンの基礎知識を身につけ、自社のビジネスにデータ活用を取り入れるためのヒントを得ることができます。

1. データドリブンとは?

データドリブンの意味をわかりやすく解説
データドリブンとは、経験や勘に頼るのではなく、客観的なデータに基づいて意思決定を行う手法のことです。ビジネスにおけるあらゆる活動において、データを収集・分析し、その結果をもとに戦略や施策を立案・実行します。

なぜ今、データドリブンが重要なのか?
近年、技術の進歩により、膨大なデータを容易に収集・分析できるようになりました。これにより、データに基づいた精度の高い意思決定が可能となり、競争の激しいビジネス環境において、データドリブンは企業の成長に不可欠な要素となっています。

データドリブンと従来の意思決定の違い
従来の意思決定は、経験や勘、主観的な判断に頼ることが多く、客観性に欠ける場合がありました。一方、データドリブンは、客観的なデータに基づいて意思決定を行うため、より精度の高い判断が可能となります。

2. データドリブンのメリット

客観的な意思決定でリスクを軽減
データに基づいた意思決定は、主観的な判断による誤りを減らし、客観的な視点からリスクを評価することを可能にします。これにより、リスクを最小限に抑えながら、より効果的な戦略を実行できます。

弊社がコンサルティングをおこなうとある企業では、二代目社長が『従業員に指示を出しても、なかなか実行に移してくれない』という課題を抱えていらっしゃいました。例えば、“納期を守るように製造して欲しい”と現場に話しても、実際クレームや返品の対応を受けるのは現場ではありません。また、製造側も標準化を目指している中で特急品の対応はおざなりになることもしばしばありました。そこで、納期遵守率・クレーム発生件数・工程ごとの遅れのデータを現場に開示することで、現場の担当者1人1人が状況を把握し、自分事になることで、劇的に納期を守るようになりました。
このように、データに基づく意思決定を導入したところ 、状況は大きく改善されました。客観的なデータを用いることで、誰にとっても分かりやすく、従業員の意識統一が容易になったのです。データを示された従業員の方々は、日々の業務を自分事として捉えるようになり、社長からの指示もスムーズに伝わるようになりました。

効率的な業務改善と生産性向上
データ活用によって、業務プロセスにおけるボトルネックや改善点を発見し、効率化を図ることができます。例えば、生産管理におけるデータを分析することで、無駄な工程を削減したり、在庫管理におけるデータを分析することで、過剰在庫や在庫不足を解消したりすることができます。全在庫の1/4が滞留在庫だったことが判明したことも、、、

顧客理解を深め、顧客満足度を向上
顧客の購買履歴や行動データを分析することで、顧客のニーズや嗜好を把握し、よりパーソナライズされたサービスや製品を提供することができます。これにより、顧客満足度を高め、顧客ロイヤルティを向上させることができます。
内示の予測精度が上がり、適正在庫と製造負荷の標準化に成功した事例も有ります。

新たなビジネスチャンスの発見
データ分析によって、今まで気づかなかった市場のトレンドや顧客ニーズを発見し、新たなビジネスチャンスにつなげることができます。例えば、顧客の購買データを分析することで、新たな商品開発やサービス展開のヒントを得ることができます。
標準原価と、実際原価の比較をすることで、今まで利益が出ていた優良商品をより拡充しようとしたり、一番売れている製品の利益率を改善することが行えるようになります。

3. データドリブンの種類と活用事例

Microsoft Dynamics 365 Business Central を用いた見える化
Microsoft Dynamics 365 Business Centralは、データ活用と見える化に優れた基幹システムです。リアルタイムなダッシュボードやレポート機能により、経営状況や業務状況を可視化し、迅速な意思決定をサポートします。また、高度な分析機能により、データに基づいた精度の高い予測やシミュレーションが可能となります。

成功事例:A社 基幹システムを刷新して売上110%増、利益率1%増した事例
導入前の課題:A社では、従来の基幹システムが老朽化し、改修・保守に1200万円 ほど年間がかかっていました。また、システムの処理速度が遅く、業務効率を阻害していました。さらに、グローバルな事業展開に対応できず、海外拠点との情報共有に課題を抱えていました。
導入システム:最新技術を搭載したクラウド型の基幹システム。多言語対応、複数通貨対応など、グローバルな事業展開を支援する機能を備えたシステムを選定しました。
導入プロセス:段階的な導入方式を採用し、まずは主要部門から導入を開始。運用状況を随時確認し、問題点を改善しながら全社展開を進めました。
導入効果:売上110%増、利益率1%増。システムの処理速度向上により、顧客対応時間を短縮。顧客満足度向上に繋がり、リピート率が向上。海外拠点との情報共有がスムーズになり、グローバルな事業展開を加速させることに成功しました。
今後の展望:AI機能を活用した需要予測、在庫最適化など、さらなる機能拡張を検討。モバイル対応を進め、従業員の利便性向上を図っています。

データドリブンマーケティング
顧客データや市場データを分析し、ターゲット顧客に合わせたマーケティング戦略を展開します。これにより、広告効果の向上や顧客獲得率の向上を図ることができます。

データドリブン経営
経営に関するあらゆるデータを分析し、経営戦略や意思決定に活用します。これにより、経営の効率化やリスクの低減を図ることができます。

データドリブンIT
ITシステムの運用データを分析し、システムの改善や最適化を行います。これにより、システムの安定稼働やセキュリティ向上を図ることができます。

基幹システム、生産管理、在庫管理における活用
基幹システムに蓄積されたデータを活用することで、生産管理や在庫管理の効率化を図ることができます。例えば、Microsoft Dynamics 365 Business Centralのような基幹システムを導入することで、リアルタイムなデータ分析や見える化が可能となり、現場改善を加速させることができます。

4. データドリブン実践のためのステップ

目的の明確化とKPI設定
データドリブンを実践する前に、達成したい目的を明確にし、その達成度を測るためのKPI(重要業績評価指標)を設定します。

データ収集と可視化
必要なデータを収集し、ダッシュボードやグラフなどを用いて可視化します。これにより、データの傾向やパターンを容易に把握することができます。

データ分析とアクションプランの策定
可視化されたデータを分析し、課題や改善点を見つけ、具体的なアクションプランを策定します。

効果測定と改善
アクションプランを実行した後、その効果を測定し、必要に応じて改善を行います。

5. データドリブン成功のポイント

データ活用人材の育成
データ分析スキルを持つ人材を育成し、データ活用を推進する体制を構築します。

データ文化の醸成
データに基づいた意思決定を重視する文化を醸成し、全社的なデータ活用を促進します。

適切なITツールの導入
データ収集・分析・可視化を効率的に行うためのITツールを導入します。

データセキュリティの確保
個人情報や機密情報など、重要なデータを適切に管理し、セキュリティを確保します。
特にシステム導入を検討されているのであれば、
システム側も業務側も理解した方をプロジェクトリーダーに据えることが重要です。プロジェクトリーダーの実力でデータドリブン経営が成功するか失敗するかがかかっていると
いっても過言ではありません。

6. まとめ:データドリブンでビジネスを加速させよう

データドリブンは、現代のビジネスにおいて不可欠な要素です。データ活用を積極的に推進し、競争の激しい市場で優位性を確立しましょう。Microsoft Dynamics 365 Business Centralのような基幹システムを導入することで、データドリブン経営を強力にサポートすることができます。

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