データドリブンな意思決定が必要な理由

データドリブンな意思決定とは何ですか? 

データドリブンの意思決定は、データ ポイント、指標、事実を使用して戦略的なビジネス上の意思決定を行うプロセスです。これは、直感による決定を排除し、その場で最も大きな声に従うのをやめ、会社の目標や目的に合致する事実に基づいて選択を始めることを意味します。 

ビジネス インテリジェンスツールは、データを最前線に保ち、組織内の誰もがアクセスできるようにすることで、データ主導の意思決定を可能にします。 

データ主導の意思決定が重要な理由 

データと分析は競争の基盤を変えています。大手企業はその能力を活用して中核業務を改善し、まったく新しいビジネス モデルを立ち上げています。データと分析の役割は、もはや独立した分野ではなく、デジタル戦略や変革の触媒としてますます重要になっています。 

「2023 年までに、データ リテラシーは、データと分析の戦略および変更管理プログラムの 80% 以上に正式に組み込まれることで実証されるように、ビジネス価値を高める明確かつ必要な推進力となるでしょう。」

—CDO がデータドリブン組織の構築に成功できる 10 の方法、Gartner

アナリストは何年にもわたって次のように予測してきたデータ分析ビジネスの成功にとってますます重要になるでしょう。とデータと分析機能新しいセルフサービス ツール、よりシンプルなデータ ソースの統合により、近年大きな進歩を遂げました。リアルタイムレポート作成、インタラクティブなデータ視覚化など。 

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データ主導の意思決定の利点 

企業がデータドリブンの文化を構築することで得られる利点の一部を次に示します。 

• より自信を持って決断を下す:自分の決断が与える影響をより深く理解できるようになると、より自信を持って決断を下せるようになります。 
• よりプロアクティブになる:データ主導の洞察は、ビジネス チャンスを特定し、カスタマー ジャーニーの漏洩を検出し、深刻な問題になる前に製品の弱点をプロアクティブに特定するのに役立ちます。 
• より大きな成功と長寿を達成する:市場の変化やトレンドを定期的に洞察することで、組織はより機敏になり、成功に向けてリソースを方向転換して最大化することができます。 
• 認識と透明性の獲得:組織内の全員が会社の目標、顧客満足度などを常に把握できるようにします。 
• 理由に答える:顧客のジャーニーをより深く洞察し、ファネルの漏れと獲得を促進する成功ポイントを特定します。 
• 成長による新たな収益を特定する:企業の洞察を市場トレンドと結びつけることは、新たな収益源を発見するのに役立ちます。 

ただし、これらの利点は、ビジネス インテリジェンス ツールを購入した場合にのみ得られるものではありません。これらの利点を実際に活用するには、データ主導の文化を確立する必要があります。 

データドリブンな文化を実現するにはどうすればよいでしょうか? 

データドリブンの文化を確立する際に従うことができる 7 つの主要な構成要素があります。 

リーダーシップ 

データドリブンな考え方であればそうではありません企業のリーダーシップによって受け入れられても、それが組織の他の部分に浸透する可能性は低いです。これは、データの観点を採用すると、ビジネスの各部分の運営方法に大きな変化が伴うためです。それは、計画を裏付けるデータがなければ経営幹部がマネージャーの決定を受け入れなくなることを意味するのかもしれない。これは、経営者が自分自身と従業員が新しいデータ スキルを学ぶために時間を確保することを意味する場合があります。なに？重要なのは、これは優先度が高いという強いメッセージがトップから発せられることです。 

信頼

「2020 年までに、企業戦略の 90% で、情報が重要な企業資産として、分析が不可欠なコンピテンシーとして明示的に言及されるようになるでしょう。」 –ガートナー

信頼はデータドリブン企業におけるもう 1 つの重要な原則です。従業員からマネージャー、経営幹部に至るまで、企業のあらゆる部門が、データが正確で信頼できるものであると信頼する必要があります。 

これは最終的に、データ スチュワード、つまりデータ分析機能を備えた社内の従業員に触発され、情報が正確であるという信頼を他者に植え付けることになります。また、単一の真実の情報源、つまり誰もが信頼できる情報源によっても促進されるため、同僚は「彼が言った、彼女が言った」という罠を回避し、データを探すのに費やす時間を削減できます。 

献身 

データドリブンな文化の構築は、一度設定したら忘れるというプロセスではありません。それは、組織内の全員の長期的な取り組みにかかっています。この取り組みを確実にするために、長期的な企業は次のことを行う必要があります。 

• 分析が重要なビジネス活動に確実に結びつくようにする 
• データを従業員指導の最前線に置く 
• チームのパフォーマンスを評価するために、チームの目標が常に存在することを確認する 
• データを常に存在し続けるAI テクノロジーに投資する  

指標 (重要) 

データと指標の重要性に焦点を当ててきましたが、次のことに留意してください。これは重要な指標だけではありません。どのデータに焦点を当て、従業員にどのようにデータを使用してもらうかを慎重に検討する必要があります。 

ジェリー・Z・ミュラーは著書『指標の専制』の中で次のように述べています。そしてそれはほぼ必然的に、長期的な目的よりも短期的な目標を評価することになります。」 

次の重要なアイデアに従って、これを回避します。 

• 成功を測定するために正しい KPI を選択します – 間違った KPI を測定すると、必要な答えは決して得られません 
• 過去のデータを調査して確認して現実的な目標を設定する 
• 組織がデータにアクセスして分析するために必要な新しいテクノロジーを特定する 
• 正確なデータを保証し、組織に適切なアクセスを提供する責任を負うデータ管理者を割り当てます。   

データリテラシー 

データの扱いに適応するということは、日常の活動における運用方法を変えることを意味します。これは、人々がそのままではデータドリブン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ことを意味します。 

組織全体でデータ リテラシー プランを策定するということは、従業員がデータの意味と、ビジネス チャートやグラフィックの読み方を確実に理解できるようにすることを意味します。 

トレーニング 

「初心者は誰でも、自分が選んだ分野でエキスパートになれる大きな可能性を持っています。」―ライラ・ギフティ・アキタ、Think Great: Be Great! 

データは、意思決定プロセスに組み込まれた場合にのみ影響を与えることができます。データにアクセスする「方法」について従業員をトレーニングすることは、単なる始まりにすぎません。本当の目標は、そのデータを「実用的な洞察」に変える方法です。 

• 現在所有しているツール、または取得する必要があるツールは何ですか? 
• データはすぐに入手できますか? REST API、Odata、直接接続? 
• 私のチームはデータの視覚化を理解していますか? 
• データサイエンティストを雇うのか、それとも社内から構築するのか? 
• 効果的なデータ ストーリーテリングを行うことはできるでしょうか? 

可視性とデータに対する考え方を持つ主要なビジネス関係者を見つけ、データ リテラシートレーニングを提供し、組織内でデータ駆動型の文化を推進できるように支援します。 

データドリブンな意思決定の例 

私たちが製品やサービスに関して毎日行う決定には終わりがありません。これらの決定が実行に移される前に、データドリブンであることをどのように確認できますか?以下に 3 つの例を示します。 

1. マーケティング資金を新しい地域に移したいと考えていますか?ターゲット キーワードの検索ボリューム、その地域からの製品またはサービスの過去の見込み客、見込み客から新しいシートへのコンバージョン率などに基づいて選択するようにしてください。直感や 1 つの会話から予算を変更しないでください。 
2. 製品エクスペリエンスの向上をお考えですか?アプリケーションのデータを見て、ユーザーが最も行き詰まっている場所、または特定の機能を使用していない場所を確認します。 
3. ウェブサイトに変更を加えたいですか?良い、しないでください良いアイデアだと思ったからといって変更を加えるだけです。 A/B テストを実行してユーザーにさまざまなエクスペリエンスを提供し、どのバージョンのパフォーマンスが最も優れているかを確認し、それに基づいて決定を下します。 

ウェビナーの録画を見る

Infragistics の開発者ツール担当上級副社長の Jason Beres とRevealプロダクト マネージャーの Casey McGuigan による「データ駆動型文化の作成」ウェビナーを視聴して、ビジネスを成長させる方法についてより深く理解してください。