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ビジネスにおけるデータ活用がうまくいかない本当の原因とは?

ビジネスにおけるデータ活用がうまくいかない本当の原因とは?

多くの企業がビジネスにおけるデータ活用の重要性を感じている一方で、実際にうまく活用できている企業はあまり多くありません。

そこでこの記事では、ビジネスにおけるデータ活用がうまくいかない原因について、弊社のコンサルティング事例や様々な調査データをもとに解説していきます。

多くの会社がデータ分析で陥っている状況

社内にあるデータをとにかくいじってみる。そうすると様々な検証は把握できます。例えば”客数が減っている”とか、”この商品の売上が下がっている”とか、あるいは”原価や人件費や家賃などのコストが上がってきている”などの様々な現象が、いろんなデータをいじってみることで分かってきます。

ただ、”根本的な原因がわからない故に打ち手に繋がらない”あるいは”何かしらの打ち手につなげても成果が上がらない”という会社が多いのではないかと思います。

データ活用の重要性が分かっている企業が多くなってきています。しかし、実際に取り組んでみたものの、それでどうすればいいの?という状態で終わってしまっている場合が多いです。

近年、IT分野をはじめビックデータ活用が進んでいますが、IT部門や外部に委託しているIT企業から様々な分析結果が出されても、実際に現場に落とし込まれていない。現場でビジネスを動かしてる人たちに分析結果がうまく反映されていない。そういうITサイドと現場のビジネスサイトのデータ活用の距離が遠すぎるというのが、今問題として起こっています。

分析結果をビジネスに活用できていない、ビジネスサイドが本当に必要としているデータ分析ができていないのです。

データの未整備

そもそもデータが整備されていない、という会社も本当に多いです。

例えば”事業部ごとにデータベースのフォーマットが異なる”、”営業部あるいは開発部で同じ商品やサービスを部門ごとに異なるフォーマットで管理している”というケースですね。この場合ははまだましです。

事業部ごとに管理項目の名称が異なる場合はより整備が難しいです。例えば同じ商品でも営業部だと”商品ID”と言っているものが、管理部だと商品コードとか言っているように項目の名称が異なるゆえにはどれが可能な紐づけが難しいというケースもとても多いです。

もっとひどいケースですと、同一製品でも年次ごとに IDが異なったりルールを変更している会社もよく見ます。

例えば同じ製品であるにも関わらず年度が変わるとその ID を付け替えてしまって、例えば経年でデータを分数していきたいのに、紐付けが難しいということがよく発生しています。 あるいは途中でルールを変更してしまったり、商品で少し変えたからといってIDを変えしまったり、そういったその場の思いつきによるルールの変更というのもよく発生しています。

その場合ですとせっかく溜まってきたデータを経年で把握することがなかなか難しい状況に陥っていまいます。

最後はそもそも単品毎にIDを振っていないというケースもあります。弊社クライアントのアパレル系の会社では、カテゴリーや小分類ごとにIDは紐付けているんですが、単品ごとのIDを振っていなかったので、本当にどの商品が売れたのかっていうのがデータ上なかなか把握できませんでした。そうすると精度の高いデータ分析が出来なくなってしまいます。

このような状況が起こってしまうと、分析するためのデータを整理するだけでも膨大な時間を要してしまいます。そして、このような状況が起きている会社は多いかと思います。

データ活用を進めていくためには、データ管理の統一ルールを定めることがとても重要なのです。

企業におけるデータ活用状況は

では企業におけるデータ活用状況について、いくつか例を見ていきましょう。まずは「貴社ではビッグデータ活用が、組織的な検討課題に挙げられていますか?」という質問に対して主に大企業が回答した結果です。

こちらは赤線ででくくっておりますが約6割の企業がですねビックデータの活用自社の検討課題と認識をしています。

次は、「貴社ではデータ分析をどの程度の頻度で行なっていますか?」という質問に対する回答です。

業種によってばらつきはありますが、約6割が一か月に1回以上の頻度でデータ分析をしているというような統計になっています。結構たくさんの会社が一か月以上の頻度でデータ分析をしているということがわかります。皆さんの会社ではどうでしょうか。

次は「貴社ではデータ分析による効果を得られていますか?」という質問に対する回答です。

こちらも業種によってばらつきはありますが、2,3割の企業が経営やマーケティングなどの分野にデータ分析が効果を発揮していると回答しています。先ほど6割の会社が一か月以上の頻度でデータ分析をしているとお伝えしましたが、そのうちの約半分弱くらいの会社が、効果を感じているということですね。

次は別のソースからになりますが、「社内外に蓄積されたデータを事業に活用しているか?」という質問に対する回答です。

先ほどまでは大企業中心だったんですが、こちらは中小企業のグラフです。大企業とあまり変わらず、全体ですと27.1%が実際にデータを「活用し、成果を上げている」と回答しています。一方、全体で21.3%がデータを「活用を図っているが、あまり成果は上がっていない」と回答しています。また28.1%がデータ「活用の必要性を感じているが、まだ実現していない」、23.5%が「活用していない、活用の仕方がわからない」と回答しています。

全体の3割弱が実際にデータを活用し成果を上げている一方で、7割以上が活用を図っているが成果が上がっていない。あるいは活用の仕方自体必要性感じているものの活用の仕方がわからないという風に回答している企業が7割以上というような状況になります。

次は「社内外に蓄積されたデータを事業に活用しているか?」という質問に対する回答です。

下のグラフは、業績が”売上増加”、”売上横ばい”、”売上減少”している企業ごとに先ほど同様「活用し、成果を上げている」「活用を図っているが、あまり成果は上がっていない」「活用の必要性を感じているが、まだ実現していない」「活用していない、活用の仕方がわからない」と回答した企業の構成比を示しております。

こちらを見ると、データ活用できている企業ほど売上増加の割合が高く、売上減少の割合が低い傾向になっております。

データ活用ができている会社は、できていない会社に比べて実際に売上が上がっていると回答していることがわかります。

次は「今後、貴社でビッグデータの活用を進めていく場合、どのようなことが問題・課題となるか?」という質問に対する回答です。

”情報があっても活用できない”とか、”スキルがない”など、前述のように必要性はわかっているものの分析の仕方がわからないという方がいるのが、今の日本のデータの活用の実態なのです。

最後は先ほどと同じ問いですが、中小企業に絞ったグラフです。

結果は同様で、中小企業においても一番上のデータ分析能力の不足ですとか、データ収集蓄積の体制が不十分という課題が最も多いということがわかります。

以上のことから、企業にとってデータ分析が重要なものだという認識は多くの企業に広がっていて、実際にデータ分析ができている企業は業績も上がっています。一方で必要性は分かっているものの、大半の企業が実際にどう活用すればいいのかわからない、あるいは人材やスキル、リソースが足りないという課題に陥っています。

もしデータ分析ができる人材が増えれば、こういった課題解決につながりますし、データ分析ができる人材は本当に求められている。本当の意味でビジネスにつながるデータ分析ができる人材の確保は、これからのビジネスにとても重要になってくるはずです。

売上・利益を伸ばすデータ活用 3つの事例

この資料では、私たちが様々な業態の企業に対して行ってきたデータマーケティングの結果や、実際に行っているデータ分析のノウハウをご紹介します。是非参考にしてみてください。

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