皆さん、こんにちは。
シニアマネージャの木村です。

お盆も過ぎまして、久しぶりの行動制限が無い夏休みという事でしたが、
皆様いかがお過ごしになられましたでしょうか。
まだまだ暑い夏が続きそうですが、暑さにめげずに頑張っていきましょう。

さて、我々が提供しているKYOSOPRAS＋では様々な業務を効率的に行うために
自動化という切り口でサービス提供しています。

例えば、今までは手作業で行っていた膨大なデータの収集や加工をRPAを利用する事で
大幅に効率化したりしています。

本記事ではこの収集や加工されて蓄積されたデータの方へ目を向けてみたいと思います。

 

データとは？

先述の通り、社内に蓄積された膨大なデータをいかにビジネスに結び付けていくのかが大きなポイントとなってきています。
また、近年ではこのような膨大なデータ群を「ビッグデータ」と呼称します。

データと一言で言っても内容は様々です。
収支データ、顧客データ、在庫データ、業務日報データ、POSデータ、、、、
膨大なデータがあり、それぞれのデータには価値がありますが、それをどう活かせば良いのかといった悩みどころがあります。

蓄積されたビッグデータの特性は一般的に「5V」と分類され、特に重視される傾向にあります。

・データ量（Volume） ･･･　多量のデータ量を保持していること
・発生頻度（Velocity） ･･･　データを入出力できる速度のこと
・多様性（Variety） ･･･　様々なデータを保持していること
・正確さ (Veracity) ･･･　取り扱うデータが正確であること
・データ価値（Value） ･･･　データから生み出される価値のこと

これら5つの要素を意識して、データ活用を行うことが大切です。

 

データ分析とは？

蓄積された膨大なデータをビジネスに役立てるためには、
そのデータから意味を見出して取り組むべき行動に結び付けていく必要があります。
データから意味を見出していくためにはどのようなステップを踏めば良いのでしょうか。

次はそのステップについて考えてみます。

①目的決定 ･･･　目的を明確にする
②課題設定 ･･･　目的を達成するために障壁となる課題を見つける
③仮説定義 ･･･　課題の要員となっている箇所を推測する
④データ収集 ･･･　仮説を実証するためのデータを集める
⑤分析実施 ･･･　実際のデータから分析を行う

全て重要なステップではありますが、非常に大事なものは「①目的決定」です。

目的を定めないまま分析を行ってしまうと様々な解釈が生まれてしまう恐れがあり、
最終的なデータ活用時のアクションの部分へも影響を及ぼしてしまう可能性がありますので注意してください。

 

データ活用とは？

データ分析を実施し知りたい情報が得られたら、いよいよデータ活用をする時です。

得られたデータから、実際の戦略に落とし込みを実施し、次のアクションへと繋げていきます。
また、データ活用のPDCAサイクルを繰り返し行っていく事で、より効果的な活動が行えるようになっていきます。

データ活用のメリットをまとめると以下が挙げられます。

【現状把握】
様々なデータを蓄積し分析することで、正しく現状を把握することが出来るようになります。

【戦略の立案】
無から何かを生み出すのは困難ですが、得られた分析データから新たなアイデア創出に繋がる可能性があります。

【速度の向上】
データを活用にて定量的な根拠が生まれるため、周囲との合意形成も容易になることで結果的として速度が向上します。

昨今では、データ活用フェーズでは人間が担い、データ分析フェーズでは、
DWHやBIツールなどのシステムを利用することで、より一層の正確性や速度の向上が実現できます。

 

まとめ

日々の業務の中にある様々な数値や断片的な情報を集約し分析、定量化することが可能になってきています。
これらのデータを活用する事で定性的な感覚では無く、根拠に基づいた意思決定が出来るようになります。

また、これらの速度の底上げや正確性を向上させるためにはICT技術を駆使する事で実現可能です。
（データ入力にはRPAなどのツール、データ分析にはDWHやBIツールなど）

KYOSO PRAS＋にて、皆さまのデータ活用におけるご支援が出来ればと考えております。