DXやBIツールの導入が話題になる一方で、「そんな大がかりな仕組みを入れる余裕なんてない」「ツールを導入しても結局使いこなせない」という声も多く聞かれます。実は、高価なツールを導入しなくても、今ある仕組みを見直すだけで、データ活用の質は大きく向上します。本記事では、私たちが実際の現場で見てきた「ツール不要で今すぐできるデータ活用改善のコツ」を5つのルールとしてご紹介します。

対象読者

下記のような方向けの記事です。

「まずは、できるところから変えたい」そんな方のために、誰でも今日から取り組める“ツール不要”の改善ルールをご紹介します。

解決する課題

データの管理や品質周りの課題に集中して解決案を紹介します。データの品質とは、「正しい数値を確認できること」や「必要なデータが必要な時間までに用意できること」などを指します。今回対象になる課題は下記が挙げられます。

データ利活用でのよくある課題については下記をご参考ください。

どのように課題を解決するか

本記事では主に「業務プロセスの改善」によって、上記課題を解決します。
主に下記のような解決策が挙げられます。

1. 「共通言語」を周知する

日々の業務で扱う「売上」「取引件数」「原価」などの指標。実は、部門ごとに言葉の意味が微妙にズレていて、同じデータを見ていても解釈や意思決定がバラバラになってしまうケースが多くあります。これは、“データにおける共通言語”が整備されていないことが原因です。共通言語を作成し、周知することで売上の認識ずれのような問題を防ぐことができます。

例）立場ごとの「売上」の認識とよく発生するずれ

データの“共通言語”は、専門的なシステムやフォーマットを使わなくても、以下のポイントを押さえればシンプルに始められます。

どのように実行するか

データの“共通言語”は、専門的なシステムやフォーマットを使わなくても、以下の3つのポイントを押さえればシンプルに始められます。

2. 「チーム体制・連絡体制」を整備する

データ活用が社内で定着しない原因の一つに、「データを誰が管理するかが曖昧なまま運用が始まっている」ことが挙げられます。まずは、「データに対して誰が責任を持ち、管理するか」を明確にすることが、トラブルの防止・作業の効率化につながります。

▼データ管理が不明確な組織でよく起きる3つの問題

どのように実行するか

データの責任者を決めたあとは、その人とチームメンバーがスムーズに連携できる“連絡体制”を整えることが重要です。特に、データを活用する現場と、管理・更新する側とのコミュニケーションチャネルの整備が欠かせません。

連絡体制の整備では、下記の２点が重要になります。
「データ管理者がデータに関する問い合わせを把握できること」
「データを利用する人がデータ管理者からデータに関する情報を受け取ることができること」

たとえば社内でチャットツールを使っている場合は、以下のように役割ごとにグループを分けておくと便利です。

3. データ業務の「タスク管理」の仕組みを整備する

データに関する作業は、「分析」や「資料作成」だけではありません。実際には、日々さまざまなデータの抽出・整形・確認・共有・修正依頼などのタスクが発生します。こうしたタスクをその場しのぎで対応していると、属人化・抜け漏れ・再発防止の難しさなど、データ活用全体に悪影響が出ることがあります。そこで重要になるのが、「タスク管理」の仕組みを整備することです。特に以下の2つがポイントになります。

①データチーム内での担当者の分担と見える化

複数人のデータ担当者がいる場合、タスクを内容別に分担し、役割を明確化することが効率的です。データ種別ごとに担当者を設定することで、以下のようなメリットが得られます。

また、定期的に「タスク一覧」「担当分布」「未対応タスクの進捗」を確認する場を設けると、チーム全体での可視化と責任の明確化にもつながります。

②「いつ・誰が・なぜ・どんな作業を行ったのか」を記録に残す仕組み

データを取り扱っていると、「この数値はなぜ変わったのか」「いつから仕様が変わったのか」といった、過去の作業内容や変更理由を知りたくなる場面が頻繁に出てきます。たとえば以下のようなケースです。

こうした状況に対応するには、「いつ・誰が・なぜ・どんな作業を行ったのか」を記録に残す仕組みを整備しておくことが重要です。

どのように実行するか

データ関連のタスクをチームで管理する際は、以下の2つを押さえることで抜け漏れや再発防止を減らすことができます。

このようにタスク単位で「ストーリー」がわかるようにしておくことで、後から見たときにも判断や修正の根拠がわかりやすくなります。

4.「ドキュメントルール」を整備する

データ利活用が進む中で、「どんなデータがあるのか」「そのデータは何に使われているのか」が明確でないまま業務が進んでしまう企業も少なくありません。これを防ぐには、データ周りの情報をきちんとドキュメントとして管理・共有する「ルールづくり」が不可欠です。ここでは、最低限整備しておきたい以下の2つの管理項目について解説します。

データのアウトプット管理ー「何に使っているか」を見える化する

ダッシュボード・レポート・CSV出力など、社内で作成・共有されているデータの「アウトプット」を一覧化しておくことで、トラブル時の対応力と運用効率が大きく向上します。

このような一覧を整備しておくと、以下のような場面で役立ちます。

利用可能なデータリスト管理ー「何があるか」を可視化・体系化する

もう1つの重要なドキュメントが、「現在社内で利用可能なデータセットの一覧表」です。このリストがあることで、必要なデータを探す手間を削減し、セキュリティや重複作成のリスクも防止できます。

管理シートとして下記のような表を作成します。

▼管理項目の例（データセット一覧表）

このようなリストがあることで下記のようなメリットがあります。

5. 「データ加工・利用ルール」を整備する

社内でデータを整理・活用していくうえで、データの保管場所や加工ルールがあいまいだと、次のような問題が起こりがちです。

どのように実行するか

こうした課題を解消するためにおすすめなのが、データを「三層構造」で管理するルールを整備することです。これは大規模なデータ分析基盤がなくても、フォルダやスプレッドシートの整理方法として中小企業でもすぐに取り入れられる考え方です。

▼データ三層構造の概要と管理ルール

この三層構造にすることにより、下記のようなメリットがあります。

このようなフォルダ構成とルールの共通化を社内で進めることで、属人化の解消だけでなく、チーム全体のデータリテラシー向上や利活用のスピードアップにもつながります。大がかりなシステム導入なしでも実現できる、実践的なデータ活用の第一歩としておすすめです。

まとめ

データ活用を推進したいと思っても、「専用ツールがない」「スキルが社内にない」といった理由で止まってしまう企業も多いと思います。しかし実際には、ツールに頼らず、チーム内のルールや運用の整備だけで実現できる改善ポイントが数多く存在します。本記事で紹介した5つの実践ルールを実践し、“仕組み化”することからデータ活用を始めてみましょう。

これらは、今あるフォルダ構成やスプレッドシートでも十分に始められる取り組みです。まずは属人化を防ぎ、誰でも再現できる状態を作ることが、データ活用の第一歩です。それがやがて、より高度な分析や業務改善の土台になります。PigDataでは、自社に合ったデータ活用の仕組み作りのために、中小企業から大手企業まで対応した「データ分析基盤構築サービス」を提供しています。

そんなお悩みに対し、現場目線に寄り添いながら、データ活用の仕組みづくりをゼロからご支援しますまずはお気軽にご相談ください。

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