データ活用とは？DX推進における重要性や実践ステップを解説

1. なぜ今、データ活用がDX推進に不可欠なのか？

なぜ、DXを推進する上で、データ活用が不可欠なのでしょうか。まずは、DX推進におけるデータ活用の重要性について解説します。

データ活用がDX推進に必要な理由

データ活用とは、収集・分析したデータをもとに、意思決定や業務改善、ビジネス戦略を実行するプロセスのことです。

近年、企業が扱うデータ量は飛躍的に増えています。オンラインでの顧客接点の増加や、業務プロセスのデジタル化が主な要因です。

このような環境下では、データの価値を最大限に引き出せるかどうかが、ビジネスの成否を分ける要素となります。単にデータを保有するだけではなく、適切に整理し、必要な情報を抽出することが重要です。現代は、いかにして企業で所有するデータを課題解決や価値創造に役立てるかを考えるべき時代といえるでしょう。

データ活用は、DXの取り組みにおいても欠かせません。経済産業省が公開した「DXレポート」では、DXとデータ活用の関係性がこのように紹介されています。

DXを実行していくに当たっては、データを収集・蓄積・処理する IT システムが、環境変化、経営・事業の変化に対し、柔軟に、かつスピーディーに対応できることが必要である。

※引用：経済産業省「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」P5より

DXの推進においてデータを活用することで、施策の幅を広げられます。たとえば、以下のようなDXの取り組みが考えられます。

• 顧客データに基づいた個々のニーズ分析と、ニーズに応じてカスタマイズしたサービスの提供

• 業務プロセスのデータを活用した、無駄の削減と生産性の向上の実現

• リアルタイムで提供されるデータに基づいた迅速な意思決定

データ活用が遅れた場合のビジネスへの影響

多くの企業においてデータ活用の重要性が認知されるようになると、データ活用の遅れによる自社の競争力低下が懸念されます。

IPAが取りまとめた「DX動向2024」によれば、DXの推進において成果を挙げている企業のうち、26.3%の企業が「全社でデータを利活用している」、46.8%の企業が「事業部門・部署ごとに利活用している」と回答しました。これらを合わせると、73.1%の企業がすでにデータ活用に着手しているといえます。

このように、DXに先行している企業においては、データ活用が当たり前の取り組みとなっています。データをうまく活用できなければ、ビジネスにおける適切な意思決定ができず市場での優位性を失うおそれもあるでしょう。

※出典：独立行政法人情報処理推進機構「DX動向2024」P14より

2. DXでデータ活用を始める際に企業が直面する主な課題

データ活用は重要な取り組みである一方、特にこれからデータ活用を始める企業においては、多くの課題が残されている状況です。

前述したIPAの「DX動向2024」では、データ活用の課題についても取り上げています。本章では、このうち上位3つの課題をとりあげて紹介します。

※出典：独立行政法人情報処理推進機構「DX動向2024」P16より

人材の確保が難しい

データ活用には、高度な分析スキルや専門知識が必要です。そのため、データサイエンティストやデータエンジニアのような専門職に対する需要が高まりつつあり、専門知識を持つ人材の確保が難しくなっています。

データ活用の業務に対応できる人材が社内にいない場合、外部人材の活用も検討しなければなりません。

データ管理システムが整備されていない

データを適切に収集・保存・管理するシステムの整備は、効果的なデータ活用を行うために欠かせない工程です。

データ管理システムが未整備の企業では、データが分散化していたり、非統一のフォーマットが使用されていたりするケースも見受けられます。このような状況では、必要なデータの取得や全社横断的な分析が難しくなり、意思決定のスピードや精度の低下につながる可能性もあるでしょう。

全社的なデータ利活用の方針や文化がない

データ活用を推進するためには、組織全体が共通の目標を持ち、それに基づいて行動する必要があります。

全社的なデータ活用の方針や文化が存在しない場合、特定の部門でデータ活用が進んだとしても、全部門にデータ活用の重要性を浸透させることは難しいでしょう。結果として、取り組みが形骸化するおそれがあります。

経営層や管理者が旗振り役となり、全社的なデータ活用方針の策定やデータを重視する文化の醸成を促進することが重要です。

3. データ活用を進めるための実践ステップ

上記の課題を解決するには、段階的に進めることが重要です。以下の4つのステップでデータ活用を進めることが推奨されます。

図 1.実行計画

ステップ1: 現状の理解

データ活用を進める第一歩は、自社の現状を正確に把握することです。経営層と現場担当者の双方から意見を収集し、具体的な問題点を棚卸ししていきます。

現状のビジネスにおける困りごとや課題を整理し、それらの課題が発生している背景や原因を明らかにしましょう。併せて、どの部門でどのようなデータが利用されているのかも確認していきます。

ステップ2: 将来像の策定

次に、解決したい課題に対して、目指すべき姿を明確に定義して社内で共有しましょう。たとえば、データ活用による新事業の展開や顧客満足度の向上、業務プロセスの効率化、競争優位性の確立など、実現したい成果を具体的に定義していきます。

ゴールが明確になり、全社的な方向性が明文化されると、関係者全員が同じ方向を向いてプロジェクトを進めやすくなり、無駄な議論ややり直しを防げます。将来像の共有を通して、社内全体の認識を統一することが重要です。

ステップ3: 必要な施策の導出

目指すべき将来像を実現するための施策を具体化します。プロセス、体制、人材、IT、ガバナンスの観点で「やるべきこと」を網羅的に洗い出すことで、プロジェクトがスムーズに進みます。

以下は、施策の一例です。

• データ活用に関する業務プロセスの整備やルールの作成

• データ分析を可能にするデータ活用基盤の整備

• データ活用に伴うコンプライアンス対応や個人情報の取り扱い方針の策定

• データ活用を推進するDMO（データマネジメントオフィス）などの専任組織の設立

• データ分析スキルを持つ人材育成を目的とした社内研修の実施

ステップ4: 実行計画の策定

必要な施策を評価し、実行計画を策定します。各施策の優先度を明確にした上で、優先度の高い取り組みから実行計画に落とし込むことが重要です。各施策間の相関を整理すれば、取り組むべき施策の順序も整理できるでしょう。

以下では、「データ活用基盤の整備」をテーマとする実行計画の策定例と、実行計画策定の流れを紹介します。

図 2.実行計画策定の流れ

1. 課題分析とデータ活用基盤のコンセプト定義

データ活用基盤の整備においては、まず現行のデータ活用における問題・課題や従業員のニーズをヒアリングにより抽出することから始めていきます。

ヒアリングを通してデータ活用への要求や課題を取りまとめ、要求達成や課題解決に向けたデータ活用基盤のコンセプト定義へとつなげます。

2. システム構想検討（グランドデザイン）

次に、データ活用基盤のアーキテクチャ構成や方法論を検討します。具体的には、下記のような項目について、データ活用基盤の基本方針を固めていきます。

• どの製品を採用するか

• どのようなデータを扱うか

• どのような業務プロセスで利用するか

• どのような役割や組織体制を構築するか

など

グランドデザインの検討にあたっては、当初定めたコンセプトを体現できる内容となっているかがポイントです。

よくある失敗パターンとして、検討や議論を進めていく中で、最初のコンセプトから徐々に乖離していくケースが挙げられます。一貫したプロジェクト推進を実現するためにも、常にコンセプトに立ち返って検討を進めましょう。

3. システムの導入に向けたプロジェクト計画

データ活用基盤の導入に向けて、具体的なプロジェクト計画へと落とし込んでいきます。プロジェクト計画には、下記の要素を取り込みましょう。

• 各種マイルストーンやスケジュール

• 体制

• コミュニケーションルール

• 品質管理方法

• 導入に必要な予算

など

これらを策定したのち、実際にプロジェクトの遂行を進めていきます。プロジェクトの実行においては、データ活用文化の定着化やデータマネジメントなどの取り組みも重要なポイントです。

4. データマネジメントの重要性

これからデータ活用を始める企業が検討すべきなのが、データマネジメントの取り組みです。企業が安全かつ効率的にデータ活用を進めるために、データマネジメントは欠かせません。

データマネジメントとはどのような取り組みであり、なぜ重要なのでしょうか。

データマネジメントとは？

データマネジメントとは、組織が保有するデータを効率的かつ安全に収集・保存・活用するための管理プロセスや方法論です。データマネジメントを通してデータの品質や整合性を確保し、必要な情報を迅速に取得できるようにすることで、業務の最適化や意思決定の精度向上が実現できます。

データマネジメントを理解する上では、データマネジメントの方法論である「DMBOK」を参照するとよいでしょう。DMBOKでは、データマネジメントが取り扱う領域はデータアーキテクチャの検討や品質確保、データセキュリティ、マスターデータの整備など多岐にわたります。

※引用：データマネジメント知識体系ガイド　第二版　DAMA International編著、DAMA日本支部、Metafindコンサルティング株式会社 監訳、日経BP

データマネジメントの必要性

それではなぜ、データ活用においてデータマネジメントが必要なのでしょうか。端的に言えば「データは収集しただけでは活用できない」ためです。

各システムやドキュメントファイル上ではデータが生成され、日々の業務遂行に利用されています。しかし、これらのデータは、保存場所がばらばらだったりレイアウトや表記にゆれがあったりするケースも多く、一般的にはデータ活用を実現するには不十分な状態です。このようなデータを、データマネジメントを通して品質の高いデータへと整備していくことで、はじめてデータ活用の取り組みを前に進められます。

また、法令遵守とリスク管理のためにも、データマネジメントは重要です。データセキュリティや個人情報保護に関する規制が厳格化する中、法令違反やセキュリティリスクを回避するためには適切なデータ管理が求められます。

モダンデータスタックを活用するメリット

「モダンデータスタック（MDS）」は、データマネジメントを進める上で押さえておきたいキーワードです。クラウドベースのツールを活用し、データ収集から分析までの工程を効率化する新しいデータ基盤を指します。

モダンデータスタックを活用することで、データマネジメントにおけるコスト削減と時間短縮を実現し、迅速な意思決定と業務効率向上につなげられます。

より詳しくモダンデータスタックについて知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

・関連記事：
　モダンデータスタック(MDS)とは？構成要素や導入メリット、注目される背景について解説

5.「D-Native」を活用したデータ活用への第一歩

データ活用を進めていくためには、構想策定や基盤構築、文化の定着化、データマネジメントなど、幅広い取り組みが必要となります。

当社では、これらデータ活用のライフサイクル全体を支援する伴走型サービス「D-Native」を提供しています。

D-Nativeの概要

業務の効率化や新規事業創出による収益拡大を期待して、データ活用方法を検討する企業も少なくありません。

しかし、データ活用を進めるためには、データの収集・蓄積・分析のためのシステムの検討だけでなく、ビジネス課題の抽出・分析・予測における実証実験も必要です。データ活用のメリットを享受するまでには、複数のハードルがあるといえるでしょう。

「D-Native」は、こうした課題に対し、ビジネスおよびITの両面から企業のデータ活用を支援します。データ活用による収益性改善や事業拡大など、お客さまのビジネス推進を包括的にサポートするサービスです。

D-Nativeの特長

「D-Native」は、単なるデータ活用基盤の構築に留まらず、構想策定やビジネス変革を含め、データ活用のライフサイクル全体を支援する伴走型サービスです。

ビジネス面では、データ活用のベストプラクティスをもとに、ビジネス課題の整理から構想策定支援、システムデザイン、組織デザインまでをトータルでサポートします。

また、データ活用の拡大や業務に根付くよう、定着に必要な支援やビジネス課題解決のサイクルの実行を支援し、ビジネス変革を目指します。

さらに、本サービスでは、データ活用に必要なITシステムや運用をテンプレート化しており、全体構想策定からBI・AIの開発まで、幅広い領域をスピーディーにサポート可能です。

図 3.ビジネス変革サイクル

サービス内容

D-Nativeでは、データ活用における、よくある課題やニーズに対応する形で、各フェーズに応じたサービスを提供しています。

構想フェーズ

• データ活用を推進したいが何から手を付けてよいかわからない

• 次年度のマイルストーンや予算計画を立てたい

●D-Nativeの「構想策定支援」
データ活用を始めたいけれど、どこから手を付けてよいかわからないお客さまに寄り添い、初期の構想策定をサポートします。

デザインフェーズ

• 製品の選定方法や理想的なシステム構成がわからない

• データ活用基盤のガイドラインを作成したい

●D-Nativeの「システムデザイン」
お客さまの業務に最適なデータ活用基盤をデザインします。

●D-Nativeの「組織デザイン」
データマネジメント組織の目標やありたい姿、組織成熟度の定義を当社のベストプラクティスをもとに策定します。

設計・基盤構築フェーズ

• 選定した製品をすばやく導入したい

• 既存のデータ活用基盤をリプレイスしたい

●D-Nativeの「構築支援」
環境構築から初期設定、セキュリティ対策、コスト管理までをスピーディーかつ安価に提供します。

SI開発・ソリューション導入フェーズ

• どういう分析をしたらよいかわからない

• BIやAIを業務に取り入れたい

●D-Nativeの「BI開発」
短期間でダッシュボードの開発と、従業員向けに使い方のトレーニングを実施します。

●D-Nativeの「AI開発」
小さく・すぐに・簡単に始められるAIを提供します。

定着化支援フェーズ

• 導入したデータ活用基盤を使いこなせておらず、活性化させたい

• データ活用に関する業務を内製化したいが、人材が育っていない

●D-Nativeのサービス「利用拡大支援」
ゴール設定から、目標達成に向けた施策の作成と実施、振り返りまでのサイクルを通して、データ活用の定着を後押しします。

より詳しくD-Nativeについて知りたい方は、こちらもご覧ください。

・関連ソリューションページ：
　D-Native （ディーネイティブ）

6.まとめ

データ活用は、企業における基本的な取り組みとなりつつあるといえるでしょう。他社との競争力を確保・維持視していくためにも、データ活用の取り組みが求められます。

当社では、これからデータ活用を進めていく企業に向けたサポートメニューを提供しております。ご興味のある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。