現代のビジネスにおいて、データは企業にとって意思決定を支える重要な資産です。データは重要な資産であるため、他の資産（お金など）と同様に正しく管理・利用することが重要です。しかし、多くの企業では依然としてデータの十分な管理・利用がされていないのが現状です。データ活用では注意しておかないと、リスクや業務効率の低下を招く「落とし穴」が潜んでいます。

本記事では、皆さんのデータ活用に潜むリスクを具体的な事例とともにご紹介します。
さらに、現状の課題を客観的に診断できるチェックリストを掲載しています。
課題やリスクを正しく認識し、より良いデータ活用の第一歩に繋がると幸いです。

チェックリストで自社の課題にあった解決策を見つけよう

本記事ではデータを利用していく上で発生しやすい9つの課題について、解決策を紹介しています。
チェックリストで自分が当てはまっている課題とそれに対応する解決策を確認してみてください。

データ活用のよくある課題

データ活用における課題は大きく下記２つに分類できます。

1.　データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」に関する課題

データに関連する課題とは、データを活用する上でデータに対して必要な作業（データを集める・貯める・整える・活かす）に関わる課題です。

データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」に関する課題には下記が挙げられます。

2.　データを利用する人や組織の課題

データを利用する人や組織の課題とは、データを活用する際の考え方や、データを取り巻く環境に関する課題です。

人や組織的な課題には下記が挙げられます。

1.データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」に関する課題

①Excelやスプレッドシートなどの限界で分析動作が遅くなっている

課題

データを活用する上でExcelやスプレッドシート、データベースなどのツールやシステムを利用していることがほとんどだと思います。Excelやスプレッドシートでは、データ量が増加すると処理速度が大幅に低下します。また、データベースなどのデータを扱うことができるシステムを使用している場合でも、適切なツールを選択し、適切な設定を行っていない場合、Excelと同様に処理速度の低下が発生します。

ツールの動作が遅いことが原因で分析に時間がかかってしまいます。データの利活用において、データをすぐに確認できることは重要なため、ツールの機能不足で分析に時間がかかることは一つの課題と言えます。

解決策

「Excelやスプレッドシートなどの限界で分析動作が遅くなる」課題の解決策は、「データを貯めるための専用のシステムを使用すること」です。

データを貯めるための専用のシステムとは、データベースのことで、データを貯めること・データを取り出すことが可能です。また、SQLというデータベースを操作する言語でデータを整えることも可能です。データベースを導入するメリットとして、Excelやスプレッドシートよりも大量のデータを貯めることができる点です。

Excelやスプレッドシートには、データの「貯める」「整える」「活かす」などの複数の機能が備わっていますが、大量のデータを取り扱うことができません。基本的に大量のデータを取り扱う際は、データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」ステップに対して、それぞれ専用のシステムを導入し役割分担をさせることで大量データを取り扱えるようにします。データベースの導入には、データベースに詳しい専門の人材が必要になります。

⇒データ活用のための「データベース」について相談してみる

②データの用意・分析を手作業で行っていて時間がかかっている

課題

データを活用する上で様々な作業が必要になります。

1. データを集める
2. データを貯める
3. データを整える
4. データを活かす

通常、上記の一連の作業は一回で終わることはなく、最新のデータを見たい場合等に定期的に行う必要があります。これらの作業をデータが新しくなる度に手作業で行っていては、データを活用するために多くの作業工数が必要になります。

データの利活用が進んでいくと、データ量やデータの種類（社内データ、社外データ等）、データの利用用途などが増加し、手作業で対応するべき作業量が増えていきます。データ分析に使える工数は限られているため、手作業で多くの工数が発生する状態では全てのデータ利用の要望に応えることが難しくなります。

解決策

「データの用意・分析を手作業で行う必要がある」課題の解決策は、「データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」を自動化するプログラム・システムの構築」です。

1. データの「集める」：データを集めるための専用のプログラムを作成
2. データの「貯める」：データを貯めるための専用のシステムを使用
3. データの「整える」：データを貯めるための専用のシステムの中でデータを整える
4. データの「活かす」：BIツール（データ可視化ツール）の使用

⇒データ活用の「自動化」について相談してみる

③データ分析自体に時間がかかっている

課題

データ分析を手作業で行っている場合や、分析に使用するツールが適切に選択されていない場合、分析に時間がかかるため、データを分析し意思決定するまでのスピードが落ちます。可能な範囲で素早く最新のデータを確認できることは、ビジネスでデータを活用する上で非常に重要です。データの量や種類が増加するに伴い、データから分析結果を得るまでの時間はさらに長くなり、得られる情報は古くなっていきます。

解決策

「データ分析に時間がかかる」課題の解決策は、「データを貯めるための専用のシステムを使用すること」や「データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」を自動化するプログラム・システムを構築すること」です。

データ分析に時間がかかる原因は様々ですが、よくある原因は「Excelやスプレッドシートなどの限界で分析動作が遅くなる」や「データの用意・分析を手作業で行う必要がある」になります。これらの原因を解決していくとデータ分析にかかる時間は徐々に減っていき、必要なデータを必要なタイミングで素早く提供できるようになっていきます。

⇒データ活用の「自動化」について相談してみる

2.　人や組織的な課題

④データが正しい値を示しているか分からない

課題

データは「目的に合う範囲で正しく新しい状態であること」が重要です。

例）在庫管理
データの正確さ：現在の在庫状況が確認できるが、10個程の在庫数のずれがある
データの新しさ：一週間前の在庫状況が確認できる

→データを利用する目的によって、データに求められる正確さや新しさは変わります。どこまで許容できるかをセットで考える必要があります。

例）前月の販売数を確認したい
データの正確さ：10000個の販売個数に対して、10個程度のずれは許容できる
データの新しさ：前月の販売数を今月の7日までに確認できるようにしたい（一週間の余裕がある）

→データを正しく新しい状態に保つことは、一定のコストが発生するため、「データを利用する目的」に合う範囲で正確さや新しさを設定する必要があります。

データの正確さや新しさを知るには、「どのデータをどのように変換しているのか」を確認できる必要があります。データの正確さや新しさが目的に合っていない場合、誤った情報に基づく意思決定に繋がってしまいます。

解決策

「データが正しい値を示しているか分からない」課題の解決策は、「データに関する「集める」「貯める」「整える」「活かす」を資料として記録・管理すること」です。

資料として記録・管理する際、データの「集める・貯める・整える」と「活かす」を分けて記録していくと良いです。記録・管理を分ける理由としては、データを用意する人とデータを利用する人で、データに関して必要な情報が変わってくるからです。

データを利用する人が必要な情報は下記が挙げられます。

・どのくらい新しい数値を利用した指標なのか
・指標がいつ更新されるのか
・指標のずれをどのくらい許容するか
・指標が元にしているデータがどれか
・他にどんなデータ・指標が利用可能か

データを用意する人が必要な情報は下記が挙げられます。

・どこからデータを集めているか
・どのようにデータを集めているか
・「貯める・整える」時のデータの構成
・どのデータが何に使われているか

上記の内容を資料として記録・管理し、データを利用しやすい環境を作ってみてください。

⇒データの「管理」について相談してみる

⑤必要なデータがどこにあるか分からない

課題

データがどこにあるかわからない状態は、部門間で独立してデータを管理している場合や、資料としてデータの管理状況を記録していない場合に発生します。

部門間でデータを独立して管理する問題点で大きなものとして下記が挙げられます。

1. 組織のデータを横断的に活用できない
2. 組織内でどんなデータがあるのかが分かりづらい

部署間・チーム間で別々に管理されているデータにアクセスするためには、担当者にデータを共有してもらうよう依頼する必要があります。データを使用して迅速に意思決定をするためには、このような時間ロスは大きな機会損失を招く可能性があります。また、組織内にどのようなデータがあり、どのように管理されているかが分からないため、データの利活用が進みません。部署・チーム間で同じデータを二重に管理することにも繋がります。

解決策

「データがどこにあるか分からない」課題の解決策は、「データを一ヶ所（一つのシステム）に集めて貯める」です。「データがどこにあるか分からない」課題の原因として、データが社内で散在することが挙げられます。部署間・チーム間で個別に異なる方法でデータが管理されている場合、データにアクセスしにくく、データの存在に気づかないことさえあります。

「データを一ヶ所に集めて貯める」ことで社内の全てのデータが一ヶ所に集まるため、「社内にどんなデータがあるか分からない」や「どこにデータがあるかわからない」などの困りごとがなくなります。また、一ヶ所に集めて貯めることで、「誰にどのデータをアクセス可能にするか」というデータの共有設定が容易になります。誰がどのデータにアクセス可能かを確認できるため、セキュリティの観点でもメリットがあります。セキュリティの観点でデータを別々に分けるケースもあるため、データの要件次第でその都度対応が必要です。

⇒データの「管理」について相談してみる

⑥データはあるが、その価値を十分に引き出せない

課題

データを上手く活用できていないケースとして、「データを利用して何をするか」が曖昧なケースがあります。データ活用は、データがないと始まりませんが、目的を明確にせず集めたデータを利用することは難しいです。目的を明確にせずにデータを集めると、必要なデータが不足していたり、余分なデータを集めてしまいデータを利用するまでに時間がかかってしまうことに繋がります。

データ活用をする上で下記順番が重要です。

1. データを使って何をしたいかを決める
2. 目的に必要なデータを集める・貯める・整える・活かす

目的が達成できれば、新たにデータで確認したい内容を設定し、データの収集を行うことで徐々にデータの利用を広げていきます。

解決策

「データの価値を十分に引き出せない」課題の解決策は、「データを集める前に、データで何をするかを決める」です。

「データを集める前に、データで何をするかを決める」ことで、データを「集める・貯める・整える」目的が明確になり、必要なデータのみに絞って用意することができます。「データで何をするか」が明確でないと、高機能なデータを整備する環境が用意されていても、「大量のデータはあるけど、何をすればよいかわからない」という状況になります。データを利用する一歩目として、「データで何をするか」という目的を明確にしてみてください。

⇒データの活用方法について相談してみる

⑦データを利用して何をするかを決めるための人員が不足している

課題

データを活用する上で、「データを使って何をするか」を決める人が必要になります。自社の扱っているサービス・プロダクトを十分に理解した上でどのようにデータを利用してサービス・プロダクトを改善していくかを考えます。この役割の人がいない場合、目的が不明確なままデータを集めてしまい、データの価値を十分に引き出せない問題が発生します。

解決策

「データを利用して何をするかを決めるための人員が不足」という課題の解決策は、「データと自社の商品・サービスに詳しい人材を確保、教育すること」です。

ビジネス側の意思決定者と会話し、データを使って何を確認するのか決める役割のため、データ分析に関する深い知識に加えて、自社の商品やサービス・事業の理解も必要になります。

人材を確保・教育する方針として下記２つが考えられます。

1. ビジネス担当者にデータ分析やKPI設計について理解してもらう
2. データ分析に詳しい人材（データアナリスト）を確保・教育する

既に自社の商品やサービスを理解している人にデータ分析を学んでもらう方法のメリットは、素早く意思決定ができるようになること、ビジネス側の専門知識が活かせることです。また、将来的にデータ分析に詳しい専門の人材を確保した際に、KPIやデータ分析に関して会話がスムーズになります。デメリットとして、データ分析の習得に時間がかかり、複雑な分析が難しいことです。

データ分析に詳しい人材を確保するメリットは、複雑な分析が可能になること、即戦略であることです。デメリットとしては、ビジネス側の理解が不足していること、採用・教育自体にコストがかかることです。

⇒データ分析の研修について相談してみる

⑧データの状態を正しく保つための人員が不足している

課題

データの利用目的が決定すると、データを分析できるように「データを集める・貯める・整える・活かす」フェーズになります。データ量やデータの利用用途が少ない範囲では、Excel等で対応可能なため専門の人材が不要です。データ量やデータの利用用途が増えている場合や、「正確で新しいデータで分析したい」などの要望が挙がってくると、データを取り扱うための専門の人材が必要になります。

解決策

「データの状態を正しく保つための人員が不足」という課題の解決策は、「データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」を理解し、資料として記録、管理すること」です。

データの状態を正しく保つためには、下記二つが重要です。

1. データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」に詳しい専門の人材を確保・教育する
2. データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」を資料として記録・管理する

データの状態を正しく保つためには、データを修復できる人が必要です。また、データを修復できる人がいても、データの「集める」「貯める」「整える」「活かす」について現在の情報が把握できる資料が管理されていないと、修復に時間がかかってしまうので注意が必要です。

⇒データ活用の「管理」について相談してみる

⑨データへのアクセスやセキュリティを管理するための人員が不足している

課題

データの正確さや新しさ、セキュリティ、データへのアクセスのしやすさを提供するためには、データ活用環境の整備に詳しい専門の人材が必要になります。

・正確で新しいデータを見ることができる
・セキュリティリスクがないこと（データの公開範囲やアクセス範囲を管理する）
・データへのアクセスのしやすさ（必要な人に必要最低限の範囲でデータへアクセスできるように管理する）

解決策

「データへのアクセスやセキュリティを管理するための人員が不足」という課題の解決策は、「データを貯めているシステムの共有設定の方法を確認すること」や「どのデータに誰がアクセス可能かを資料として記録、管理すること」です。

データを使用用途によってどのように共有するかが変わってきます。データを貯めているシステムで必要な共有方法が提供されていない場合、データを貯めるシステムをデータの共有方法が豊富な別のシステムへ変更する選択肢もあります。

データを貯めるシステムでデータの共有方法が提供されている場合、「誰にどのデータを共有しているか」を把握・管理することが重要です。社内の限られた人のみがアクセス可能なデータや、社外のメンバーはアクセスさせないように共有を設定するなど、データの利用が増えてくると共有設定が複雑になっていきます。セキュリティの観点からデータのアクセスを適切に制限するために、資料として各データの共有設定を管理することを推奨します。

⇒データの「管理」について相談してみる

データ活用を改善する必要性

データ活用における課題を放置していると下記のようなリスクがあります

データ活用環境を改善するために重要なポイントは下記２つです。

データを「集める」「貯める」「整える」「活かす」専用のシステム・ツールを導入することは全てのケースで正解ではありません。ですが、今後もデータ分析を継続したい場合やより一層活発にデータを活用していきたいケースでは、規模に合わせた専用のシステムを導入することが重要になってきます。

データ分析の専用のシステムの導入に伴い、データを「集める」「貯める」「整える」「活かす」システムを管理する人や、データ分析の要件を決定する人、分析対象のプロダクトを深く理解している人など、データ活用を進めるためのチーム・体制作りをすることでデータ活用を加速させることができます。

データを「集める」「貯める」「整える」「活かす」専用のシステム・ツールを導入することで下記のようなメリットがあります。

1.業務効率UP・新しいデータを素早く確認可能になる

専用のシステムを導入することで、「集める」「貯める」「整える」「活かす」の各ステップが自動化可能になります。これらを自動化することで、データを必要な形に変換し、情報として分かりやすいグラフや指標として出力することができます。自動化されているため、手作業のようにデータを確認するまでに時間がかからず、業務効率がUPに繋がり、新しいデータを素早く確認可能です。

2.データが表す数値が正しいかどうか判断可能になる

専用のシステムを導入することでデータの値が正しいかどうかの確認が容易になります。
導入するシステムによって様々ですが、「この値は常に0より大きい」「この値は3つのうちいずれかの値になる」など、精密な確認というよりはおおよその確認をすることが多いです。また、専用のシステムを導入する場合、データの「整える」部分はプログラムなどのコードとして管理されます。プログラムは「いつ誰がどういう理由で変更してどのような内容だったのか」が確認できるように管理可能なため、データが正しくない場合に原因を調査・修正しやすいです。

3.データを容易に取得可能になる

導入するシステムによって様々ですが、データを貯める専用のシステムでは複雑なデータの共有設定が可能です。特定のメンバーに対してのみデータを共有することができます。また、様々な共有方法が提供されていることがほとんどです。共有範囲を制限できること、共有方法が豊富に用意されていることから、専用のシステムを導入することはデータを提供する上でとても有効です。

4.データ量の増加やデータ利用者の増加など、今後の規模拡大に対応可能

専用のシステムを導入することで大量のデータを処理可能になります。また、「貯める」「活かす」システムを適切に選択することで、データ利用者が増えた際の負荷にも耐えられ、データ利用の拡大に対応可能になります。データを「集める」「貯める」「整える」「活かす」専用のシステム・ツールを導入することを検討してみてください。

⇒データを「集める」「貯める」「整える」「活かす」専用のシステム・ツールについて相談してみる

まとめ

本記事ではデータ活用に関する9つの課題を紹介しました。上記で紹介したようなデータ活用の課題を改善することは、社内のデータ活用を促進することに繋がります。「長期的に継続して正確で新しいデータが確認できること」を目指して、データ活用環境の改善に取り組んでみてください。