分析機能でビジネス価値を向上させる 5 つの方法

編集者注: この記事は、以前 Forbes (英語) で公開された記事の再掲載です。

多くの組織が、分析機能をすべての従業員が利用できるように拡張すること、または分析機能への投資から最大の価値を引き出すことに課題を抱えています。また、あまりにも多くのデータが生成されるため、従業員が各職務内でデータを使用できるようにすることがさらに複雑となっています。

McKinsey 社によると、様々な組織がさらにデータドリブンになるために多額の投資をしているが、分析の規模を拡大してデータから価値を引き出すことができている組織は僅か 8% である。

データを効果的に活用する企業には、問題を解決し、さらに繁栄していくための多くの機会が生まれます。データの活用と分析を成功させるためには、従業員がその職務に適切なデータにアクセスできるようにすることが必要であり、また、関連するインサイトを見つけ、理解できるようサポートするテクノロジーとリソースが必要です。これらの重要な要素を整えることで、従業員は説得力のあるデータおよび分析ユースケースに対応できるようになります。つまり、特定のビジネス上の課題の解決や質問に即時に回答するのに役立つビジュアライゼーション、レポート、またはダッシュボードにより、顧客と利害関係者に価値を構築できるようになるのです。

データと分析のユースケースを小規模から始めて迅速に価値を得られるようになれば、より多くの従業員やチームがそれらのアセットを応用して、自分たちのニーズに合うようにアセットの開発を進めていくようになります。その結果、従業員はデータの活用に価値を置き、日々使用し、推進するようになります。これが「データカルチャー」として定義されている状態であり、より頻繁にデータを探索し、好奇心を膨らませ、コラボレーションが向上し、サイロを打ち破る能力を備え、データ活動への期待値が高まり、信頼と説明義務が同等に重要であるという認識を得て、データから価値を実現するよう取り組む姿勢が醸成されます。

すべての地域の平均で、データ主導型企業の 73.5% が、常にデータドリブンな意思決定を行っていると回答しているのに対し、データの重要性を認識したにとどまる組織では、その数は僅か 5.7% である。

企業がテクノロジーへ投資をしてデータカルチャーを構築または強化する際には、データスキルをサポートし、インフラストラクチャを開発して、データを活用した意思決定を広い範囲で行えるようにするとともに、組織全体の行動や信条を向上させていきます。データドリブンな意思決定に関する Forbes の記事をぜひお読みください。多くのビジネスワークフローへのデータの統合について、詳細をご確認いただけます。

データの全面活用による連帯と成長が重要な理由

組織の誰もが、データを使用して意思決定を行うべきです。成功例や成功のパターンを従業員と共有すれば、企業全体でエンゲージメントを拡大し、深めることができます。直感的に使用できるセルフサービス分析により、ビジネスユーザー (つまりトレーニングを受けたアナリストではない従業員) が、データを自分の仕事に役立つように活用できるようになります。つまり、より多くの人がデータを使用して情報を発信し、意思決定を推進していくことができるようになり、企業全体に分析とデータドリブンな意思決定が拡大されるようになります。

分析で迅速に価値を実現する方法

ここに、優先度の高いユースケースですぐに価値を得るとともに、エンゲージメントを向上させるための 5 つの方法を挙げました。これらによって結果的に、企業の長期的な成長をサポートすることができます。また、その方法を使用して成功を収めている企業のストーリーについても言及します。

Tableau Exchange にアクセスしてダッシュボードの拡張機能、コネクタ、アクセラレーターを取得すれば、スキルレベルに関わらず数分で分析を開始することができます。これらはさまざまな業界、部門、用途のためのユースケースやビジュアライゼーションを迅速に作成するのに役立ちます。

1. セルフサービス分析を実現する。これにより、従業員は自分自身が抱えている疑問を自分で解決し、より迅速にインサイトを取得するためのツールと力を得ることになります。またコラボレーションすることで、お互いの納得のもとでカスタマイズしたメトリクスとディメンションで、チームの目標をサポートすることができます。

インドを拠点とする流通およびロジスティクス企業である DTDC 社は、Tableau を活用して地図上にデータをプロットし、配送遅延の問題に対する理解を深めています。場所、製品、さまざまなサービスパラメーターで情報を細分化しました。この情報を使って、コロナ禍前の収益レベルまで戻すという同社の目標を、僅か 9 か月で達成させることができました。

さらに、DTDC 社は、以前はオペレーションチームのみが監視していた配送に関するデータを、多くのチームに詳細にわたって可視化しました。このデータをすべてのシニアマネージャーと共有することで、より多くの人が配送状況を追跡し、サービスパフォーマンスを高めるために戦術的および戦略的な意思決定を行えるようになりました。

現在、上級管理職はトレンドを毎日確認して、チームが新たな収益源を見つけるのに役立つ実用的なインサイトを導き出し、同時に既存の顧客に優れたカスタマーサービスを提供しています。

2. 特定の目標とそれらに関連する KPI を提供することで、チームが成功を測定できるようにする。目標を明確に規定することにより、チームは、インタラクティブなビジュアライゼーションや、主なビジネスプロセスの監視、事業部門に関連する主要な意思決定ポイントへの対処など、目的に合わせて迅速にデータアセットを作成できるようになります。

インドを拠点とする大手パーソナルケアおよびヘルスケア企業の Emami 社は、財務と運用のメトリクスを追跡するためのビジュアライゼーションを作成しました。たとえば、一目ですべての発注書を確認し、ドリルダウンして、長期間未処理となっている発注書を調査できます。また、同社のチームは Tableau を活用して、ブランドのパフォーマンスを確認するための専用のデータアセット、つまりヒートマップを構築し、どのブランドが最も大きく成長しているかを把握するために利用しています。これは、小売業者向けにデータドリブンな推奨事項を作成することにも役立っています。

3. 直感的に使える AI で高度な分析を民主化する。予測分析は、従業員が現在と将来に関してより優れた意思決定を行うのに役立ちます。データサイエンス機能を使用し始める際の障壁を低くすれば、より多くの従業員が、複雑な分析上の質問に対して回答を得られるようになります。

ドイツに本社を置くエネルギーグループの E.ON 社は、Tableau を活用して、熱および電力システムの両方のセンサーのステータスを監視しています。同社のグリッドシステムは、単一のマップ内で数万ものネットワークコンポーネントを監視しています。そこから得られるインサイトが同社の予知保全戦略を支えており、最適なパフォーマンスでの運用に役立っています。

E.ON 社 AI チームはまた、Tableau を活用して、センサーの値が単一の「健全性インデックス」にマッピングされ、一目でセンサーを監視できるアルゴリズムを開発しています。「オペレーターが制御室に座って 20 もの画面を監視する必要はもうありません。今では、統合されたライブのビジュアル環境ですべてを監視できます。発電所の外にいる社員も、iPad で健全性インデックスを調べることでタービンを監視できます」と、ビジュアル分析エンジニアの Alexander Schaaf 氏は述べています。

4. 社内トレーニングセッションやサードパーティのプログラムなどに投資して、データリテラシーを向上させ、またデータ作業に対する自信が持てるようにサポートする。データリテラシーは急速に、データサイエンティストやアナリストだけでなく従業員にとっての必須のスキルとなりつつあります。そのため、分析に関する組織の成熟度を高めることが重要であり、すべての従業員がデータを探索、理解し、伝えられるようになることを優先する必要があります。 (Forbes 社のこの記事で、データスキルのギャップを埋めるのに役立つ検証済みの便利なガイダンスをご確認ください: すべての人ががデータリテラシーと分析の成熟度を高める方法 (英語).)

企業が顧客のことを理解し、その行動を予測できるように支援しているデータ企業の Zeotap 社では、従業員のデータリテラシーとスキルを高めるために、90 日間無料の Tableau トレーニングを活用し、その後、社内セッションを定期的に行っています。同社の分析チームは、分析のベストプラクティスを見出せるよう取り組んでおり、 今日の Viz から日々のインスピレーションを得ています。

同社は、営業、エグゼクティブ、営業支援、およびマーケティングチームにも Tableau 環境を拡張し、より多くの人々が、売上や利益に関する詳細なインサイトを利用できるようにするとともに、データでの作業に精通し、自信を持てるようにしています。同社のエグゼクティブでさえ、どの製品やセグメントが収益に最も貢献しているかについて深く理解しており、より多くの情報に基づいてクロスセルおよびアップセル戦略に関する意思決定を行っています。

5. 各部門で専門分野のエキスパートを特定する。これにより、迅速なフィードバックを提供でき、データチームや分析チームがデータアセットを開発するために必要なビジネスコンテキストを確保することができるため、誰もがそれらを使用してさらに分析を進めることができるようになります。

JPMorgan Chase (JPMC) は、データを使用して戦略に関する重要な意思決定を行っています。JPMC 銀行のマーケティングオペレーションチームは、Web サイト、販促資料、または Chase モバイルアプリなどの製品のデザインに関する意思決定に影響を与える、カスタマ―ジャーニーを分析しています。また、財務マネージャーや支店マネージャーは、データを分析して、バンキングにおけるカスタマーエクスペリエンスを強化できるようにしています。

しかも、各領域の専門知識によって力を与えられたのは JPMC の従業員だけではありません。トレーダー、オペレーションアナリスト、営業、リスクおよびコンプライアンスチームのメンバーも、既存のビジネスアプリケーションとのシームレスな分析エクスペリエンスをサポートする Tableau の API 機能の恩恵を受けています。

データをさらにアクセスしやすいものにするために、IT 部門はビジネスグループにとっての障壁をなくし、全社規模でのセルフサービスを実現しました。2017 年には、8 人が 1,200 人の新たな開発者やアナリストにプラットフォームのトレーニングを提供し、従業員の関心を喚起しました。その結果、現在のユーザーは 3 万人近くとなっています。

また、JPMC 銀行は、ビジネス部門全体のアナリストが Tableau を使用してデータについて質問できるようにすることで、レポート作成にかかる作業時間を月単位から週単位に短縮することができました。これにより、数千時間の工数が節減され、全社規模で透明性の高い、より良い意思決定ができるようになりました。

Tableau Blueprint で分析に関する役割と責任を理解する

より効果的にデータを活用するための取り組みに関して、部門 (IT/Bi プロフェッショナル、Tableau 管理者、データスチュワード、コンテンツ作成者) を超えたプロジェクトチームメンバーが果たせる役割についてご確認ください。この部門を超えたプロジェクトチームが、分析プラクティスの確立と維持、ビジネス要件や規制要件に準拠した組織のデータ管理、BI プラットフォームの計画と展開などに注力します。特定の役割が提供できる価値については、Tableau Blueprint をご確認ください。 

今後のステップ

世界中の組織は、これら 5 つの優先事項を活用して組織のエンゲージメントを高め、データカルチャーを促進しています。チームがデータファーストのマインドセットを持って意思決定を行うようになれば、すべての関係者へ価値を提供することが容易になります。重要なのは、まず小規模から始めてかなめの成功を勝ち取ることです。そうすることで、その変革の波に乗り、自身のデータとインサイトで説得力のあるユースケースを解決するように従業員を促すことができます。

以下は、企業が次のステップへと進むのに役立つリソースです。

データファーストのマインドセットを持つようになれば、組織はより多くのことを達成できるようになります。データカルチャープレイブックでその詳細をご確認ください。

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1. Tableau の後援による IDC ホワイトペーパー『データカルチャーはいかにしてデータドリブンな組織のビジネス価値を高めるか』、文書番号 US47605621、2021 年 5 月。