データドリブンカンパニーになる理由とその重要性

データドリブンカンパニーであることは、組織が時代に遅れないようにするための絶対的な必要性です。最近の調査によると、2025年までに200ゼタバイト以上のデータがグローバルなクラウドストレージに保存されることになり、2020年には1人あたり毎秒少なくとも1.7MBのデータが作成されることが判明しました。

データドリブンエンタープライズの力は否定できないため、企業のためにデータドリブンなカルチャーを採用することは、非常に重要なフライトのための翼を構築するようなものです。

データドリブンカンパニーとは

データドリブンカンパニーとは、あらゆる決定の中心にデータを置く行動モデルに常に従うことを目指す企業です。このような組織の意思決定プロセスは、ビジネスプラン、新しいアイデア、そして将来の良好な成果を推進するものです。データドリブンカンパニーは、例外なく、その内部のあらゆる部門やチームにこの原則を適用しています。

データドリブンカンパニーは、収集したデータを最大限に活用し、適切なツールで処理し、結果から実行可能なインサイトを導き出します。それを確実に実現するために、企業戦略には以下のステップを含める必要があります。

• データが誰もがアクセス可能であることを確認し、データサイロを排除し、組織内のすべてのレベルでデータの使用を拡大する
• データマインドセットのトップダウン採用を優先順位とし、高レベルマネージャーが率先して実行し、チームが同じ方法でデータを効率的に使用するように促す
• あらゆる方法とあらゆるツールを使用してデータリテラシーを促進し、データを迅速かつ容易に処理でき、インサイトをすぐに引き出すことができるようにする。可能であれば、データ可視化を使用して

もちろん、これらは組織全体のデータドリブン戦略の唯一の重要な要素ではありませんが、これらなしには、効率的に実現することはできません。

組織がデータドリブンであることが重要な理由

組織のためのデータドリブンマインドセットの重要性は、常に「次は何か」に結びついています。データはそれを含むすべてのことに役立ち、将来の投資も含まれます。

組織は、以下の重要性を実現することで、データドリブンなカルチャーの採用を選択します。

• プロセスのより良い効率：データを使用することで、プロセスが改善され、コア能力が向上します。これには、データインサイトのおかげで事前に見ることができる潜在的な問題を解決することが含まれます
• 顧客満足度の向上：データはカスタマーサービスと提供品の改善が必要な領域を示すため、より良い結果を達成し、より多くの注目を集めることができます
• 企業の収益を成長させる方法を調査する際、データは新しい機会を見つけるための最良の方法です
• データは探している傾向を明らかにし、戦略の改善と競争に先行することになります
• データはコラボレーションを改善し、チームが同じページを保つのに役立ち、データから決定を下すことで誤りを最小限に抑えます

データドリブンカンパニーは、直感ではなくデータ分析に依存しており、これはチーム内の透明性と信頼を推進し、市場で1歩先を行くのに役立ちます。

企業がデータドリブンなカルチャーを採用する方法

データドリブンなカルチャーは、データ中心の行動の全体的なエコシステムとして見るべきです。データを正しい方法で活用し、チームが事実とインサイトに基づいて行動するのを支援するには、検討する必要があるいくつかのステップがあります。

データを分析して理解する

つまり、ビジネスインテリジェンスツールを使用して、ユースケースに関連した蓄積されたデータの先頭に立ち、ダッシュボードと簡単なインサイトアクセスを提供します

インサイトから行動への移行を可能にする

チームに必要なツールを提供するプロセスを作成し、膨大なデータ量を選別する必要なく、数秒でインサイトから行動へ導きます。

データカタログでコンテキストに合わせてデータを使用する

特に多くのプロジェクトに対応する場合、現在のすべてのデータの先頭に立つためには、データカタログに依存し、トピックまたは部門ごとに情報を追跡し、迅速かつ効率的に管理することをお勧めします。

コラボレーティブに保つ

データはすべての人にとってのアセットであるべきです。1つの場所に統合し、チームがそれを仕事のコンテキスト内で取得できるようにすることで、従うべき主要メトリクスは簡単にアクセスでき、時間を節約し、すべての現在のタスクを同じ目標に統合します。

データへの長期的なコミットメントを行う

データが組織内でトップダウンのマインドセットであることを確認するほか、誰もが正確な情報に従い、データドリブンな可視化ツールの使用方法を学び、常にデータを真実の情報源として活用することを確認する必要があります。

データを通じてイノベーションを促進する

実験するつもりなら、データインサイトを通じてそうしてください。正しいメトリクスを分析することで、正しい機会をもたらし、イノベーションのリスクを最小限に抑えることができます。データは、潜在的なブロッカー、問題、リソースを評価する際のイノベーションの最良の友人です。

データが効果を発揮するのは、データドリブンで、組織全体をカバーする戦略に組み込まれている場合だけであることを常に忘れないでください。

データドリブンカンパニーになるためのヒント

データドリブンなアプローチを実装し、自分自身をデータドリブンカンパニーと呼ぶことを目指すすべての組織は、この目標に向かって進む戦略に従う必要があります。データドリブンなカルチャーでは、企業が行動するたびに、それはデータインサイトに基づいている必要があります。では、その方法を見てみましょう。

データで目標を前に進める

データを最終的な結果ではなく、ガイドにしてください。キャンペーンでは、データは目標の実現に到達する道の始まり、中間、終わりになることができます。ダッシュボードを使用して常に数字をチェックし、必要な質問に答えさせ、結果を改善してください。

すべての人がデータにアクセスするようにする

データドリブンカンパニーになるには、チームはデータを知り、それを使用する必要があります。これは、彼らがデータサイエンティストである必要があることを意味しません。可能なあらゆる機会に、関連するデータをチェックして、次のステップを知らせ、仕事の進め方についての視点を提供する必要があります。すべての部門のすべてのチームは、データを中心に整列し、重要なメトリクスを達成するために努力する必要があります。

データで未来を覗き見る

データドリブンカンパニーになるには、データ予測に基づいて行動する必要があります。つまり、将来の予測に基づいて行動することです。これは少し科学ベースのように聞こえますが、単に毎日のワークフロープロセスにデータをフィードして、それがあなたの決定を知らせるだけです。つまり、盲目的な直感に従うのではなく、なぜ何かが起こったのか、そしてなぜそうではなかったのかを示す事実を信頼することです。

データツールを促進する

データを簡単に処理できるツールに投資します。これにより、チームが一目でそれを理解でき、相互に共有でき、本当にそれを中心にして作業とコラボレーションができます。データ可視化は、収集されたデータを翻訳し、誤りを修正し、より速く正しい知識に到達する最良の方法です。

データドリブンカンパニーのビジネスメトリクス

正しいメトリクスに従うことは、チームが必要とする現在の最も重要な情報の先頭に常に立つことを意味します。それを評価し、分析し、そこから引き出すことは、すべてのデータドリブンカンパニーが持つべきデータへのアプローチを形成します。

ビジネスメトリクスの観点から、3つの広いカテゴリに分類することができます。

売上高メトリクス

顧客、機会、必要な調整、キャンペーンの成功などの観点から、販売とマーケティング情報を参照します。

収益性メトリクス

これらのメトリクスは、効率、生産、および運用を参照し、企業が戦略が最高の製品またはサービスを提供するのに役立つかどうかを評価するのに役立ちます。

リスクメトリクス

これは、企業の潜在的な危険とリスクを追跡し、可能な限りそれらに対抗することに関連しています。

メトリクスは、従来型とダイナミック型としても見なすことができます。

従来型メトリクス

これらのメトリクスでは、従うべき財務および会計情報、キャッシュフロー、利益と損失、株主資本記録などが記載されています。

ダイナミックメトリクス

ここには、設定期間内で大きく変わる可能性があるメトリクスがあります。たとえば、月ごと、またはそれ以下です。企業のキャンペーン、製品、売上、取引などに関するすべてについて、データドリブンなアプローチがより良い監視を提供します。

分析するメトリクスを選択する場合、企業は最初にそれらを最初の3つのカテゴリ（売上高、収益性、またはリスク）のいずれかに配置し、次に従来型またはダイナミックメトリクスであるかどうかを判断します。適切なツールの助けを借りて、彼らは現在までに何が起こったのか、そして次に何が起こる必要があるのかについて、最も洞察をもたらすインサイトを引き出すことができます。

データで企業を変換する – Slingshot

企業を真のデータドリブンな組織に変換するには、データを生かし、その力から引き出すことができる適切なツールを使用する必要があります。

Slingshotは、チームが毎日を通じるすべてのプロセスをデータのプリズムを通して行うオールインワンのデジタルワークスペースです。Slingshotを選択することで、次が得られます：

データソース

Slingshotでは、異なるデータソースに迅速に接続し、数分以内に美しいダッシュボードを作成することができます。その後、チームメートはそれらを共有して分析とデータドリブンな意思決定に使用できます。それらは、ファイル、ドキュメント、アセット、会話と同じ場所にすべて保持されます。

データ可視化

データ可視化は、データ分析プロセスで重要な役割を果たします。データ可視化を賢く使用することは難しくありません。Slingshotで最初のダッシュボードを作成する方法をこの記事で詳しく確認できます。

ビッグデータ

SlingshotはGoogle BigQueryをサポートし、分析を使用してビッグデータ処理に大きな速度を追加し、数秒で大規模なデータセットを使用することができます。

データカタログ

Slingshotのデータカタログ機能には以下が含まれます：

• ML駆動の自動化機能により、ビジネスコンテキストを技術メタデータに追加します
• ロールと責任を割り当てて、適切なユーザーによってアセットが管理されるようにする機能
• データセット、メトリクス/KPI、レポートを認定して、データカタログ内の最高品質のデータを促進するデータ認定
• キャンペーン、ワークスペース、プロジェクトなどの正しいコンテキスト内でチャット/ディスカッションなどのコラボレーション機能

  

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